Python에서 ARMA 모델을 사용하여 데이터 세트 및 예측 시제를 모델

Question

데이터 집합을 here으로 수집했습니다. 먼저 read_csv을 pandas에서 사용할 때 (10 대신) 한 열에 모든 데이터를 표시하므로이 데이터 세트를 정리하고 싶습니다. 출력은 [8784 rows x 1 columns]입니다. (이 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?)

두 번째로이 데이터 세트의 간단한 ARMA 모델을 검토하여 AC 열의 값을 예측하고 싶습니다. 이 모델과 데이터 분석에 익숙한) 몇 가지 힌트로 나를 도울 수 있을까요? 어떻게/어디서부터 시작해야할까요? 어떻게해야할까요?

데이터 세트에 대한

추가 정보 :이 데이터 세트의 첫 번째 행을 가정 해 봅시다 보여줍니다 (예) 01-01-2016에 시간 00:00의 outside_tem 12 (이하 X = 20 이상)와 humidity이 10 (20 미만)이 될 때 AC 값은 꺼져 있습니다. 01-01-2017 12:00에 유사/다른 조건 (습도, out_temp, 조명 등)에서 AC 값은 어떻게됩니까?

Answer 1

사용 pd.read_fwf() 방법 : 답에 대한

In [253]: df = pd.read_fwf(r'D:\download\comfort.csv') 

In [254]: df 
Out[254]: 
      date time humidity Outside_Temperature window light age skintemp SR AC 
0  01-01-2016 00:00  10     12  0  1 40  45 0 0 
1  01-01-2016 01:00  10     11  0  1 40  32 0 0 
2  01-01-2016 02:00  10     15  0  1 32  40 0 0 
3  01-01-2016 03:00  10     11  0  1 15  37 0 0 
4  01-01-2016 04:00  10     11  0  1 40  33 0 0 
5  01-01-2016 05:00  10     13  0  1 15  37 0 0 
6  01-01-2016 06:00  10     11  0  1 32  42 0 0 
7  01-01-2016 07:00  10     16  0  1 15  41 0 0 
8  01-01-2016 08:00  20     25  1  2 15  36 1 0 
9  01-01-2016 09:00  20     10  1  2 32  37 1 0 
...   ... ...  ...     ...  ... ... ...  ... .. .. 
8774 31-12-2016 14:00  20     12  1  2 15  33 0 0 
8775 31-12-2016 15:00  20     9  1  2 15  29 0 0 
8776 31-12-2016 16:00  30     8  1  3 40  38 0 1 
8777 31-12-2016 17:00  30     9  1  3 32  43 0 1 
8778 31-12-2016 18:00  30     12  1  3 40  30 0 1 
8779 31-12-2016 19:00  30     3  1  3 32  28 0 1 
8780 31-12-2016 20:00  10     11  0  1 40  41 0 0 
8781 31-12-2016 21:00  10     12  0  1 32  26 0 0 
8782 31-12-2016 22:00  10     6  0  1 40  30 0 0 
8783 31-12-2016 23:00  10     8  0  1 32  35 0 0 

[8784 rows x 10 columns]