安装方法

pip install statsmodels

使用方法

import pandas as pd
import numpy as np
import pmdarima as pm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from tqdm import tqdmdef auto_arima_model(train_df, test_df, column_name):autoModel = pm.auto_arima(train_df.loc[:, column_name], trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True,seasonal=False)autoModel.fit(train_df.loc[:, column_name])order = autoModel.orderpredict = list()all_df = pd.concat([train_df, test_df])# 这里逐个值预测，用过去的值预测下一天的值，然后再用下一天的真实值预测下下一天的值，动态地调整训练集for t in tqdm(range(len(test_df.loc[:, column_name]))):temp_train = all_df[:len(train_df) + t]temp_train: pd.DataFrame = temp_train.astype('int64') # 必要！根据实际数据修改为自己的数据类型！model = ARIMA(np.asarray(temp_train.loc[:, column_name]), order=order)model_fit = model.fit(disp=False)predictions = model_fit.predict(start=len(temp_train), end=len(temp_train), dynamic=False)predict = predict + [predictions]predict = pd.DataFrame(predict)return predictif __name__ == '__main__':time_df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(365, 1)), columns=['data'],index=pd.date_range('2021-01-01', periods=365, freq='D'))# 把1.1至10.31当做训练集，11.1至12.30当做测试集train = time_df.truncate(after='2021-10-31').iloc[:, 0]test = time_df.truncate(before='2021-11-01').iloc[:, 0]predict = auto_arima_model(pd.DataFrame(train), pd.DataFrame(test), train.name)

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