python之使用 Facebook Prophet 同时预测多个变量

我是 Python 和 Facebook Prophet 的新手，所以这可能很简单，但我无法在网上找到答案。

我有一个 7 列的 csv 文件。一列包含具有每日增量的日期戳 ('ds') 列，其他 6 列('y1'、'y2'、'y3' 等)包含 6 个变量，其值与日期戳对齐。

我不想创建六个不同的两列 csv 文件并运行 Prophet 六次不同的时间(一次只预测一个变量)，而是想找到一种方法来一次预测所有六个变量。这是我正在尝试的:

df = pd.read.csv('example_file.csv') 
cols = ['y1','y2','y3','y4','y5','y6'] 
results = [] 
for col in cols: 
    subdf = df[['ds', col]].dropna() 
    m = Prophet() 
    m.fit(subdf) 
    result = m.predict(m.make.future.dataframe(periods = 90)) 
    results.append(result) 
df.predict = pd.concat(results, axis=1) 
df.predict.to_csv('example_file.csv') 

ValueError: Dataframe must have columns 'ds' and 'y' with the dates and values respectively. 

请您参考如下方法:

抱歉，我想发表评论，但我还没有足够的声誉。请重命名循环中的列

subdf = subdf.rename(columns={'ds':'ds', col:'y'})