无法使用matplotlib绘制预测的时间序列值

Question

我想绘制实际时间序列值和预测值，但是出现了这个错误：

ValueError: 视图限制最小值-36816.95989583333小于1且为无效的Matplotlib日期值。如果将非日期时间值传递给具有日期时间单位的轴，则经常会发生这种情况。

我正在使用 statsmodels 将 arima 模型拟合到数据中。

这是我的数据样本:

datetime             value
2017-01-01 00:00:00  10.18
2017-01-01 00:15:00  10.2
2017-01-01 00:30:00  10.32
2017-01-01 00:45:00  10.16
2017-01-01 01:00:00  9.93
2017-01-01 01:15:00  9.77
2017-01-01 01:30:00  9.47
2017-01-01 01:45:00  9.08

这是我的代码：

mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(
    subset,
    order=(1, 1, 1),
    seasonal_order=(1, 1, 1, 12),
    enforce_stationarity=False,
    enforce_invertibility=False
)

results = mod.fit()
pred_uc = results.get_forecast(steps=500)
pred_ci = pred_uc.conf_int(alpha = 0.05)

# Plot
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(subset,color = "blue")
ax.plot(pred_uc.predicted_mean, color="black", alpha=0.5, label='SARIMAX')
plt.show()

有什么办法可以解决这个问题吗？

- Joey12

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请提供一个 MCVE。 - Vivek Kalyanarangan

也请提供您正在处理的数据样本以下是翻译后的文本：也请提供您正在处理的数据样本 - Vivek Kalyanarangan

抱歉，我的意思是 subset = subset.set_index("datetime") @Georgy - Joey12

@Georgy，错误已经消失了，我不记得是怎么回事了，但现在我又遇到了另一个问题，ARIMA模型与数据拟合不良。 - Joey12

那我建议创建另一篇帖子。这篇帖子应该被标记为“一个无法再现的问题”。 - Georgy

Answer 1

这应该是关于如何提供数据的问题。

在您的数据子集变量中，datetime值必须是values的索引，因此以下内容有效。

我已经在您提供的代码之前按照以下方式导入了数据：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

import statsmodels.api as sm

subset = pd.Series(

[

    10.18, 10.2 , 10.32,
    10.16, 9.93, 9.77,
    9.47, 9.08

]

, index=pd.date_range(

    start='2017-01-01T00:00:00.000',

    end='2017-01-01T01:45:00.000',

    freq='15T'

)  )

我想我已经得到了您所需的情节（已删减）：

.

我在Python 3中使用了以下版本的库：

matplotlib.version '3.1.2'

numpy.version '1.17.4'

pandas.version '0.25.3'

statsmodels.version '0.12.0'

- Javier González Berenguel