在python中使用Prophet预测每个类别的值

问题内容：

我对使用Python和Prophet进行时间序列非常陌生。我有一个数据集，其中包含变量商品代码，日期和销售数量。我正在尝试使用python中的Prophet预测每个月每个商品的销售量。

我尝试使用for循环执行每篇文章的预测，但是我不确定如何在输出（预测）数据中显示文章类型，以及如何直接从“ for循环”将其写入文件。

df2 = df2.rename(columns={'Date of the document': 'ds','Quantity sold': 'y'})
for article in df2['Article bar code']:

    # set the uncertainty interval to 95% (the Prophet default is 80%)
    my_model = Prophet(weekly_seasonality= True, daily_seasonality=True,seasonality_prior_scale=1.0)
    my_model.fit(df2)
    future_dates = my_model.make_future_dataframe(periods=6, freq='MS')
    forecast = my_model.predict(future_dates)
return forecast

我想要如下输出，并希望将其直接从“ for循环”写入输出文件。

提前致谢。

问题答案：

分隔数据框articletype，然后尝试将所有预测值存储在字典中

def get_prediction(df):
    prediction = {}
    df = df.rename(columns={'Date of the document': 'ds','Quantity sold': 'y', 'Article bar code': 'article'})
    list_articles = df2.article.unique()

    for article in list_articles:
        article_df = df2.loc[df2['article'] == article]
        # set the uncertainty interval to 95% (the Prophet default is 80%)
        my_model = Prophet(weekly_seasonality= True, daily_seasonality=True,seasonality_prior_scale=1.0)
        my_model.fit(article_df)
        future_dates = my_model.make_future_dataframe(periods=6, freq='MS')
        forecast = my_model.predict(future_dates)
        prediction[article] = forecast
    return prediction

现在，该预测将具有每种文章的预测。

在python中使用Prophet预测每个类别的值

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