statsmodels中ARIMA预测结果转数组/数据框的技术咨询

嘿，刚学Python的时候我也被这个内存对象输出搞懵过！别担心，statsmodels的这个PredictionResultsWrapper其实提供了现成的方法，轻松就能把它转成DataFrame或者数组这类易读的格式，下面给你两种常用的方式：

1. 转成DataFrame（推荐，包含完整信息） #

用summary_frame()方法可以直接把预测结果转换成带置信区间的DataFrame，里面会包含预测值、置信区间上下限这些关键数据，非常适合后续分析和查看：

# 将预测结果转换为DataFrame
pred_df = pred_uc.summary_frame()
# 打印查看结果
print(pred_df)

输出的DataFrame会自动带上你指定的时间索引（从2001-05-01到2002-05-01），列名分别是mean（预测值）、mean_ci_lower（置信区间下限）、mean_ci_upper（置信区间上限）。

2. 转成数组（仅提取预测值） #

如果你只需要纯预测值的数组，可以先提取预测均值（predicted_mean，这是一个Pandas Series），再转成数组：

# 获取预测均值的Series，再转成数组
pred_array = pred_uc.predicted_mean.to_numpy()
# 或者用老版本的.values（效果一致）
# pred_array = pred_uc.predicted_mean.values
print(pred_array)

这样处理之后，你就能轻松查看和使用预测结果啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pai