如何解决尽管熊猫识别了DateTime索引,但季节性分解图不会显示
我按如下方式加载了数据
og_data=pd.read_excel(r'C:\Users\hp\Downloads\dataframe.xlsx',index_col='DateTime')
它看起来像这样:
DateTime A
2019-02-04 10:37:54 0
2019-02-04 10:47:54 1
2019-02-04 10:57:54 2
2019-02-04 11:07:54 3
2019-02-04 11:17:54 4
问题是,我正在尝试将数据设置为频率,但是我必须丢弃NaN值,即使我没有设置,这似乎也是一个不规则的频率。我有大熊猫可以识别索引的DateTime:
og_data.index
DatetimeIndex
dtype='datetime64[ns]',name='DateTime',length=15536,freq=None)
但是当我尝试这样做时:
og_data.index.freq = '10T'
那应该是10分钟,对吧? 但我却收到以下错误:
ValueError: Inferred frequency None from passed values does not conform to passed frequency 10T
即使我将频率设置为天:
og_data.index.freq = 'D'
我遇到类似的错误。
目标是获取季节性分解图,因为我想预测数据。但是,当我尝试这样做时,出现以下错误:
result=seasonal_decompose(og_data['A'],model='add')
result.plot();
ValueError: You must specify a period or x must be a pandas object with a DatetimeIndex with a freq not set to None
这很有意义,我无法将datetime索引设置为指定的频率。我需要每10分钟一次,请告知。
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