使用 autoarima 或 SARIMAX 在 python 上預測多個系列

Question

我正在嘗試預測單個 dataframe 中存在的多個時間序列。但是我正在為循環而苦苦掙扎。 在我的腦海中，我想 go 通過每個列（每個產品），使用 autoarima 進行預測，將結果保存在一個新的 dataframe 中，然后轉到下一個。

dataframe 如下所示

日期| 產品 1 | 產品 2 | 產品 3....

我有大約 1000 條產品線。

我現在得到的是以下幾行：

    series=pd.read_excel('C:Users\Isra\Desktop\Forecast.xlsx')
    series['Date']=series['Date'].astype('datetime64[ns]')
    series=series.set_index('Date')
    Products=series.columns.tolist()

    for x in enumerate(series):
    prod1=series.take([x],axis=1)
    #and then forecasting

Answer 1

使用 github.com/statsforecast 的 AutoArima，您可以訓練多個系列。 您只需要您的數據采用以下格式 |Product Nr|Date|Vale