ARIMA模型预测失败：输入包含NaN、无穷大值或超出float64数据类型范围的值。
创始人
2024-09-13 10:01:28
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需要先对输入数据进行处理，去除NaN值和无穷大值，并确保所有数据都在float64的取值范围内。下面给出一个处理代码的示例：
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 读入数据，假设源数据文件为data.csv
df = pd.read_csv('data.csv')
# 去除NaN值和无穷大值
df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()
# 将数据转换为float64类型（如果不是的话）
df = df.astype('float64')
# 构建ARIMA模型并进行预测
model = ARIMA(df, order=(1, 1, 1))
result = model.fit()
forecast = result.forecast()
需要注意的是，在处理数据的时候，如果数据量过大，可能需要采用分块读入的方式来避免内存不足的问题。
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