Как я могу обратное преобразование значений прогноза, полученных из преобразованных данных и разностных данных?

Question

Для того чтобы сделать его стационарным, я выполнил преобразование журнала, а затем дифференцировал записанные значения.

df['Val_1'] = df['Val_1'].apply(lambda x: np.log(x))  
df['Val_1_trans'] = df['Val_1'].diff(periods = 1)

Используя моделирование ARIMA, которое я прогнозировал, как я могу преобразовать обратные значения в предсказанные значения?

def prediction(val, p , d, q):
    from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
    model = ARIMA(df[val], order = (p, d, q))
    results_ = model.fit()
    forecast = results_.forecast(steps=4)[0]   
    fc_series = pd.Series(forecast)
    print('Forecast %s\n' %(val), fc_series)

    return fc_series