予測

Question

は私がデータフレームに読み込ま

ref_date;wings;airfoil;turbines 
2015-03-31;123,22;22,77;99,0 
2015-04-30;123,22;28,77;99,0 
2015-05-31;123,22;22,177;02,0 
2015-06-30;56,288;22,77;99,0 

のような値でCSVを持っている、と

df_agg = aggregate(df$wings, by=list(date=df$ref_date), FUN=mean) 
df_agg['date'] = as.Date(df_agg[['date']], format='%Y-%m-%d') 
tt = xts(df_agg[,c('x')], order.by=df_agg$date) 

で、時系列に変換結果をRのデータフレーム、動物園や実際の日付を

使用

だから私はtt、xtsオブジェクトを持っています。 forecastパッケージを使用するには、私はtsオブジェクトに変換する必要があるので、私はzooを使用します。

pred = forecast(zoo(tt)) 

df_pred = as.data.frame(pred) 

しかし、日付の列の代わりに数字の配列に結果を得ることができるように、I

zoo(df_pred, as.Date(as.numeric(rownames(df_pred)))) 

でそれをバックに変換する必要があり、今、私は

   Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 
2015-07-30 12   10  15  11  14 
2015-08-31 13.4  11  15.4 11.2  13 

のような結果を持ってすることなく、同じことを達成する方法はありますデータフレーム、xts、動物園、ts、動物園の間を行き来しますか？ Pythonで

、これは

from statsmodels.api import sm 
df = pd.read_csv(file_csv) 
df.index = pd.to_datetime(df.date, format='%Y-%m-%d') 
y_pred = sm.ARIMA(df) 

Answer 1

1ようなものになるだろう）、動物園予測パッケージの開発版はas.ts.forecastを持っており、動物園の開発版は、（動物園のバージョン1.8.0になるために）持っています増やしたas.zoo.tsデフォルトでは、頻度が4と12のtsシリーズに対してyearmon/yearqtrが適用されます。これにより、質問のコードをよりコンパクトに書くことができます。予測パッケージにはnon-ts時系列の明示的なサポートがないため、予測用の単純な1行のzooメソッドを定義します。次に、read.zooを使用してデータを読み込みます。最後のノートのデータを使用してこれを自己完結型にするには、text=Linesを使用しますが、実際にはmyfile.datのように置き換えられます。また、read.zooコマンドは、yearmonクラスをインデックスに適用し、平均を使用して集計します。最後にforecastを実行し、出力を動物園のクラスに変換します。このシーケンス全体には1つのコンバージョンのみが含まれており、予測ではTSのみがサポートされるという唯一の理由があります。

library(forecast) 
library(zoo) 

as.zoo.forecast <- function(x, ...) as.zoo(as.ts(x)) 

z <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE, sep = ";", dec = ",", 
    FUN = as.yearmon, aggregate = mean) 
f <- forecast(z$wings) 
as.zoo(f) 

これらの新しいパッケージのバージョンがリリースされるまで、上記の前にコードを実行することができます。新しい予測と動物園のパッケージがリリースされた後は、上記のコードだけで十分です。

# taken from development verison of forecast package 
as.ts.forecast <- function(x, ...){ 
    df <- ts(as.matrix(forecast:::as.data.frame.forecast(x))) 
    tsp(df) <- tsp(x$mean) 
    return(df) 
} 

# can use this until devel version of zoo released 
as.zoo.ts <- function(x, ...) { 
    z <- zoo:::as.zoo.ts(x) 
    if (frequency(z) == 4) time(z) <- as.yearqtr(time(z)) 
    if (frequency(z) == 12) time(z) <- as.yearmon(time(z)) 
    z 
} 

2）別の可能性だけでデータを読み取るために動物園を利用し"ts"クラスを使用することであるtsは上記zとas.ts.forecastを使用して（上述のように、のdevelのバージョン一旦省略することができます予測PKG）は、現在次のようになります。

tt <- as.ts(z) 
f <- forecast(tt[, "wings"]) 
as.ts(f) 

注：

Lines <- "ref_date;wings;airfoil;turbines 
2015-03-31;123,22;22,77;99,0 
2015-04-30;123,22;28,77;99,0 
2015-05-31;123,22;22,177;02,0 
2015-06-30;56,288;22,77;99,0" 

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