Python Прогнозирование спроса Prophet для нескольких продуктов: сохранение всех прогнозов в одном кадре данных - PullRequest
Новая
       103

Python Прогнозирование спроса Prophet для нескольких продуктов: сохранение всех прогнозов в одном кадре данных

0 голосов
/ 06 августа 2020

У меня есть следующий код, который создает прогноз временного ряда для 3 продуктов (A, B и C). Он сохраняет прогнозы для всех продуктов во фрейме данных прогноз_df. Однако я не могу понять, как заставить его поместить название продукта в строки с прогнозом продукта. Он создает столбец для названия продукта, но затем помещает C для всех продуктов, кроме C, которое он называет NaN. Как я могу заставить его правильно указать название продукта? 

'''import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import date, timedelta, datetime
from fbprophet import Prophet
from pmdarima.model_selection import train_test_split

class color:
    BOLD = '\033[1m'
    END = '\033[0m'

df = pd.DataFrame({"ds": ['2020-4-26','2020-5-3','2020-5-10','2020-5-17','2020-5-24','2020-5- 
                  31','2020-6-7','2020-6-14','2020-6-21','2020-6-28'], 
               "A": [164,127,157,127,170,322,133,176,233,257], "B": 
                    [306,405,267,265,306,265,325,297,310,271], 
               "C": [23,41,75,24,48,31,51,26,41,43]})

df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

start_date = min(df['ds'])
end_date = max(df['ds'])
print(start_date, end_date)

train_len = int(week * 0.99)
print(train_len)

forecast_df = pd.DataFrame()

for col in df.columns[1:]:
    print('\n', color.BOLD + 'ITEM #', col + color.END)
    dfx = df[['ds', col]]
    dfx = dfx.rename({col: 'y'}, axis=1)

    #Train-Test-Split
    y_train, y_test = train_test_split(dfx, train_size=train_len)

    #Fit Model
    m = Prophet()
    m.fit(y_train)

    #Calculate forecast
    print('\n', color.BOLD + 'CALCULATE FORECAST' + color.END)
    future = m.make_future_dataframe(periods=5, freq='W')
    forecast = m.predict(future)
    print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail())

    #save forecast to dataframe
    for col in df.columns[1:]:
        forecast_df['Product'] = col
        #forecast_df = pd.concat((forecast_df, forecast[['ds', 'yhat','yhat_upper','yhat_lower']]))
        forecast_df = forecast_df.append(forecast[['ds', 'yhat','yhat_upper','yhat_lower']])

print('\n', color.BOLD + 'FORECAST DATAFRAME' + color.END)
print(forecast_df)'''

Вот результат:

ПУНКТ A

РАССЧИТАТЬ ПРОГНОЗ 

       ds        yhat  yhat_lower  yhat_upper

8 2020-06-21 207.886980 137.260222 277.544817

9 2020-06-28 215.891658 144.606357 287.614507

10 2020-07-05 223.896335 152.586583 293.597136

11 2020-07 -12 231.901013 154.032672 304.878146

12 2020-07-19 239.905690 168.971432 311.714361

ПУНКТ № B

РАССЧИТАТЬ ПРОГНОЗ 

       ds        yhat  yhat_lower  yhat_upper

8 2020-06 -21 281.352232 228.094939 330.983604

9 2020-06-28 276.200199 221.798843 329.703188

10 2020-07-05 271.048166 216.131704 322.966893

11 2020-07-12 262603396133

12 2020-07-19 260.744100 209.923955 312.366033

ПУНКТ № C

РАССЧИТАТЬ ПРОГНОЗ 

       ds       yhat  yhat_lower  yhat_upper

8 2020-06-21 38.015576 16.388462 58.753207

9 2020-06-28 37.578068 16.483414 60.281396

10 2020-07-05 37,140 560 16.269026 58.592980

11 2020-07-12 36.703052 16.351184 58.890988

12 2020-07-19 36.265544 14.038544 56.053327

РАМКА ПРОГНОЗНЫХ ДАННЫХ

Product ds yhat yhat_upper yhat_lower Продукт

0 C 2020-04-26 143.849560 215.773593 71.588250

1 C 2020-05-03 151.854238 223.179640 77.229544

2 C 2020 -05-10 159.858915 231.388203 87.914720

3 C 2020-05-17 167.863593 243.705433 97.468648

4 C 2020-05-24 175.868270 247.448227 103.620476

. ... ... ... ... ... ...

8 NaN 2020-06-21 38.015576 57.919222 17.838312

9 NaN 2020-06-28 37.578068 57.668158 15.740910

10 NaN 2020-07-05 37.140560 57.990138 16.508734

11 NaN 2020-07-12 36.703052 59.519944 17.110290

12 NaN 2020-07-19 36.265544 56.410552 15.599971

[117 строк x 5 столбцов]

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 24 августа 2020

Спасибо, Каталина!

Мне пришлось немного изменить его, но вот ответ, который у меня сработал:

# сохранить прогноз в фрейм данных

прогноз [' Item '] = col

# объединить все результаты в один фрейм данных

прогноз_df = pd.concat ([прогноз_df, прогноз [[' Item ',' ds ',' Quantity_Ordered ',' yhat ',' yhat_lower ',' yhat_upper ']]], ignore_index = True)

0 голосов
/ 24 августа 2020

Что-то вроде этого может сработать. Вы также должны упомянуть, как вы хотите установить три значения (прогнозы для A, B C) в одном столбце с именем Product. 

for colname in ['A', 'B', 'C']:
   dd = df.loc[:,['ds', colname]]
   dd.columns=['ds', 'y']
   m = Prophet()
   m.fit(dd)
   future = m.make_future_dataframe(periods=5, freq='W')
   forecast = m.predict(future)
   df['Forecast_'+colname] = forecast['yhat']
...