时间序列模型fbprophet使用最基础使用,对未来趋势预测分析

安装fbprophet 只介绍ubuntu安装

最好使用虚拟环境安装

pip install fbprophet 注: 这里会面对很多坑,每台电脑的坑都不一样,看报错和百度解决

直接上代码!!!!!!!!!!!!!

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

# 处理数据,排序等等
df= pd.read_csv("601058.csv",parse_dates=['trade_date'])[['trade_date','open','high','low','close']].sort_index()

# 数据处理
df[['ds', 'y']] = df[['trade_date','close']]
df.reset_index()   # 可能是可有可无

# 拟合模型
model = Prophet()
model.fit(df)

# 构建待预测日期数据框，periods = 365 代表除历史数据的日期外再往后推 365 天

future = model.make_future_dataframe(periods=365)

# 预测数据集
forecast = model.predict(future)
# forecast 成为一个新的DateFarme

forecast.columns
forecast

future.tail()  # 最后一列

# 展示预测结果
fig1 = model.plot(forecast)

# 预测的成分分析绘图，展示预测中的趋势、周效应和年度效应
fig2 = model.plot_components(forecast)

我的图: