Python statsmodels ARIMA plot_predict：如何获取预测的数据？

Question

我使用了ARIMAResults的plot_predict函数来预测未来5年的数据，结果还算合理。唯一的问题是，我需要将这些预测出来的数据用在Power Bi中！

我该如何查看这些数值（而不是在图表上）？

注意：我正在使用Python语言！

谢谢！

- DIssawi

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你能给一个具体的例子吗？例如，它可能看起来像这样：data = [ ... some data ...] 然后 plot_predict(data)。一旦你有了一个具体的例子，其他人就可以精确地给你解决问题的指导。 - Zephaniah Grunschlag

Answer 1

你需要调用predict()方法而不是plot_predict()。这两个方法基本相同，参数也一样，但predict()将预测值作为数组返回，而plot_predict()则返回一个图形。

参考链接：

https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.plot_predict.html#statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.plot_predict

https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.predict.html#statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.predict

- Arne Decker

Answer 2

使用 predict() 代替 predict_plot()

print("Predicted Price pct change")
def plotARMA(df_accumulative,ax,label):
    result=df_accumulative
    result=result.rolling(window=45).mean().dropna()
    mod = sm.tsa.arima.ARIMA(result, order=(2,0,0))
    res = mod.fit()
    # Plot the original series and the forecasted series
    #res.plot_predict(start=0, end=400)
    df_accumulative.plot(ax=ax,label=label)
    res.predict().plot(ax=ax,label=label)

fig,ax = plt.subplots(figsize=(20,20))    
plotARMA(duke_accumulative,ax,"Duke")
plotARMA(nee_accumulative,ax,"Next Era")
plotARMA(xel_accumulative,ax,"Xel")
plt.legend(fontsize=8)
plt.title("ARMA")
plt.show()

- Golden Lion