時系列データ予測時のエラーについて
解決したいこと
時系列データの予測を状態空間モデルのローカルモデルで行ったのですが、実行をするとエラーが出力されてうまく処理できません。詳しい方ご教授願いたいです。
(データはコロナウイルスの日別感染者数と累計感染者数で組んだDataFrameから日別感染者数のみを取り出してSeries化し、日別感染者数の予測を行っているものです。)
発生している問題・エラー
KeyError: 'The `start` argument could not be matched to a location related to the index of the data.'
該当するソースコード
# 状態空間モデルの実装
# 日付形式で読み込む
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y年%m月%d日')
data = pd.read_csv('C:/data_information/Covid19_prediction/Covid19_data.csv',
index_col='日付',
date_parser=dateparse,
dtype='float')
# 一列だけのデータ(日別感染者数)にするため、日別感染者数のSeriesだけを取り出す
inf=data['日別感染者数']
"""ローカルレベルモデルの実装"""
mod_local_level=sm.tsa.UnobservedComponents(inf,'local level')
# 最尤法によるパラメタの推定
res_local_level=mod_local_level.fit()
# 推定されたパラメタ一覧
# print(res_local_level.summary())
# 推定された状態・トレンドの描画
rcParams['figure.figsize']=15,15
fig=res_local_level.plot_components()
"""予測"""
pred=res_local_level.predict('2021-05-14','2021-05-16')
# 実データと予測結果の図示
rcParams['figure.figsize']=15,6
plt.plot(inf)
plt.plot(pred,'r')
plt.show()
自分で試したこと
元データにおけるindexである日付の現れ方が不規則なため、未来予測するためのindexが決められないということではないのではないかと考え以下のコードで空のDataFrameを追加したのですが同じエラーが出力されます。
index=['2021-05-14','2021-05-15','2021-05-16']
index=pd.to_datetime(index,format='%Y-%m-%d')
print(index.dtype)
add_date=pd.Series([Nan,Nan,Nan],index=index)
info=inf.append(add_date)
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