PyCaretの時系列モデル indexの型について

はじめに

Signateのアップル 引越し需要予測（SOTA）にチャレンジしていて、出たエラーについてメモです。

PyCaretの　time_series　を使った際に、型が異なる旨のエラーが出て困った。という内容です。

具体的な内容

・時系列モデルを利用するときには、indexにdatetimeを指定するのが通常
　※2024-06-23のような形式
・PyCaretに投入する手前で、indexにdatetime型の日付データを設定
・trainデータで、モデル作成はできる
・testデータで、予測しようとすると型が異なる旨のエラーが発生
　datetime型 vs period型

このときまで、period型なるものを知らなかったのですが、どうやらPyCaret側で処理したモデルは自動的にperiod型がindexに設定されるようです・・・。
よって、testデータのdatetime型と異なるというエラーが発生していました。

※Period型については、こちらの記事が詳しいです。

※info()を見ると、Dtypeはこんな感じです。

解決方法

train,test共に、indexのdatetime型をperiod型に変換するだけ！

train['datetime'] = pd.to_datetime(train['datetime']).dt.to_period('D')
train.set_index('datetime', inplace=True)

test['datetime'] = pd.to_datetime(test['datetime']).dt.to_period('D')
test.set_index('datetime', inplace=True)

参考：period型のindex
見た目は、datetime型かperiod型かわかりませんね・・・👹

今回は、以上です！