Python安装fbprophet以及测试

1、环境介绍

Anaconda Python 3.6.5 + Win10

2、安装遇到的问题

① C++编译
Win用户在安装前必需有C++编译器（下载地址：C++），如果电脑里装了vs2015或以上并且安装的时候勾选了C++。
② 安装pystan

pip install pystan

当出现错误提示：WARNING:pystan:MSVC compiler is not supported
需要下载安装MinGW-w64
③ 安装mingw-w64
下载安装地址：MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows
安装教程：win10下安装MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows
安装完配置环境变量（我的配置）：C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
④ 安装fbprophet
1） 直接cmd下pip install fbprophet安装会出错！
2） 中间还遇到installation of package ‘DataExplorer’ had non-zero exit status 1问题
3） Anaconda下conda install -c conda-forge fbprophet安装还是出错！PermissionError(13,'拒绝访问。')
4） 解决方案：
将所有环境都准备好之后，需要如下方式打开：

然后运行如下进行安装：

conda install -c conda-forge fbprophet

如此，便安装成功。

3、测试

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from fbprophet import Prophet

df = pd.read_csv('我的数据')

# 数据必须是两列，ds为时间序列，y为指标列
labels = ['ds', 'y']
df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=labels)
m = Prophet(changepoint_prior_scale=0.001, n_changepoints=0).fit(df)

future = m.make_future_dataframe(periods=50, freq='H')
fcst = m.predict(future)
fig = m.plot(fcst)
plt.show()

# Prophet还提供了组成成分分析，通过下述可得到月份、星期、更细粒度天级别等的分析
# fig = m.plot_components(fcst)
# plt.show()