错误：ValueWarning：已提供日期索引，但没有相关的频率信息，因此在例如预测

Question

所以我有一个包含两列的CSV文件：日期和价格，但是当我尝试在该时间序列上使用ARIMA时，遇到此错误：

ValueWarning：已提供日期索引，但没有关联频率信息等，例如预测。'例如预测。”，ValueWarning）

所以我发现了两个问题：

ValueWarning: No frequency information was provided, so inferred frequency MS will be used

https://stackoverflow.com/a/35860703

但是当我尝试运行示例中的代码（第二个链接）：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

df=pd.DataFrame({"val": pd.Series([1.1,1.7,8.4 ], 
                 index=['2015-01-15 12:10:23','2015-02-15 12:10:23','2015-03-15 12:10:23'])})
print df
'''
                     val
2015-01-15 12:10:23  1.1
2015-02-15 12:10:23  1.7
2015-03-15 12:10:23  8.4
'''

print df.index

'''
Index([u'2015-01-15 12:10:23',u'2015-02-15 12:10:23',u'2015-03-15 12:10:23'], dtype='object')

'''

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
print df.index
'''
DatetimeIndex(['2015-01-15 12:10:23', '2015-02-15 12:10:23',
               '2015-03-15 12:10:23'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)
'''

model = ARMA(df["val"], (1,0))
print model

我也收到了相同的ValueWarning，所以我尝试更改此行：

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)

对此：

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index.values, freq=df.index.inferred_freq)

但随后出现此错误：

[AttributeError：'索引'对象没有属性'inferred_freq'

Answer 1

您所打印的当前索引是字符串索引。您应该将其转换为DatetimeIndex并通过to_period传递频率：

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index).to_period('M')