时间序列分析 For 循环 Python

Question

我试图自动化预测（1）每个州的总需求和（2）每个州每个客户的需求的过程。 应用的统计方法是移动平均。 预测时间提前 1 个月。数据是从 5 列 Excel 表导入的：客户、状态、产品、数量、订单日期。 可以通过以下链接找到 Excel 文件https://drive.google.com/file/d/1JlIqWl8bfyJ3Io01Zx088GIAC6rRuCa8/view?usp=sharing

一个客户可以与不同的州相关联，例如，Aaron Bergman 可以从华盛顿、德克萨斯和俄克拉荷马州的商店购买椅子、艺术品、电话。 其他客户有相同的购买行为。 For (1) 我尝试使用 For 循环，但没有奏效。 错误是 Order_Date 不在索引中

df = pd.read_excel("Sales_data.xlsx")
State_Name = df.State.unique()
Customer_Name = df.Customer.unique()

for x in State_Name:
   df = df[['Order_Date', 'Quantity']]
   df['Order_Date'].min(), df['Order_Date'].max()
   df.isnull().sum()

   df.Timestamp = pd.to_datetime(df.Order_Date, format= '%D-%M-%Y %H:%m')
   df.index = df.Timestamp
   df = df.resample('MS').sum()

   rolling_mean = df.Quantity.rolling(window=10).mean()

Answer 1

考虑将for循环行转换为定义的方法，并使用groupby调用它以返回时间序列。 另外，请注意pandas最佳实践：

• 避免将列作为带有句点限定符的属性引用。 相反，使用括号[] 。
• 避免带有列子集列表的[] 。 相反，使用reindex 。

def rollmean_func(df):
   # BETTER COLUMN SUBSET
   df = df.reindex(['Order_Date', 'Quantity'], axis='columns')  

   # BETTER COLUMN ASSIGNMENT
   df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Order_Date'], format= '%D-%M-%Y %H:%m')  
   df.index = df['Timestamp']

   df = df.resample('MS').sum()
   rolling_mean = df['Quantity'].rolling(window=10).mean()
  
   return rolling_mean

州级

state_rollmeans = df.groupby(['State']).apply(rollmean_func)
state_rollmeans
# State      Timestamp 
# Alabama    2014-04-01     NaN
#            2014-05-01     NaN
#            2014-06-01     NaN
#            2014-07-01     NaN
#            2014-08-01     NaN
# ...
# Wisconsin  2017-09-01    10.6
#            2017-10-01     7.5
#            2017-11-01     9.7
#            2017-12-01    12.3
# Wyoming    2016-11-01     NaN
# Name: Quantity, Length: 2070, dtype: float64

客户级别

customer_rollmeans = df.groupby(['Customer_Name']).apply(rollmean_func)
customer_rollmeans
# Customer_Name       Timestamp 
# Aaron Bergman       2014-02-01    NaN
#                     2014-03-01    NaN
#                     2014-04-01    NaN
#                     2014-05-01    NaN
#                     2014-06-01    NaN
# ...
# Zuschuss Donatelli  2017-02-01    1.2
#                     2017-03-01    0.7
#                     2017-04-01    0.7
#                     2017-05-01    0.0
#                     2017-06-01    0.3
# Name: Quantity, Length: 26818, dtype: float64