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我的数据集的最后 4 条记录如下所示：

date    Outbound

11/26/2017 21:00    175.5846438
11/26/2017 22:00    181.1182961
11/26/2017 23:00    112.011672
11/27/2017 00:00    43.99501014

我已经完成了样本外预测，并预测了接下来的 7 个输出，即 11 月 27 日 01:00、02:00 等等。我的预测是这样的列表形式：[100,120,130.. ..]

我如何将预测与日期一起添加到我的数据框或系列中，因为我需要绘制数据..

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您可以从附加列表中创建一个新的 DataFrame，然后将其与现有列表合并。我认为最简单的方法是，如果您将数据作为还包含日期索引的字典列表提供。即类似的东西（我假设df_original是具有原始值的数据框）：

import datetime
import pandas

# Calculating your predictions (this should be replaced with an 
# appropriate algorithm that matches your case)

latest_entry = df_original.iloc[-1]
latest_datetime = latest_entry['date']

# We assume lastest_datetime is a Python datetime object.
# The loop below will create 10 predictions. This should be adjusted to make
# sense for your program. I'm assuming the function `compute_prediction()`
# will generate the predicted value. Again, this you probably want to tweak
# to make it work in your program :) 
# The computed predictions will be stored inside a list of dicts.

predictions = list()

for _ in range(10):
    predicted_date = latest_datetime + datetime.timedelta(hours=1)
    predicted_value = compute_prediction()

    tmp_dict = {
        'date': predicted_date, 'Outbound': predicted_value
    }
    predictions.append(tmp_dict)

# Convert the list of dictionaries into a data frame.
df_predictions = pandas.DataFrame.from_dict(predictions)

# Append the values of your new data frame to the original one.
df_concatenated = pandas.concat(df_original, df_predictions)

当然， 中date使用的密钥predictions需要与原始数据框中使用的密钥类型相同。结果df_concatenated将有两个数据帧在一起。要绘制结果，您可以调用df_concatenated.plot()（或调用所需的适当绘图函数）。

您可以在此处找到有关合并多个数据框的更多详细信息。

于 2017-12-21T10:05:43.553 回答