Pythonで季節的なARIMA、Hが分からない？

Question

私はここにいる。私は、とこのTIME SERIE DECOMPOSITION EXAMPLEに続いて、タイムセリエを分解しようとしています。

私の問題はstatsmodels.tsa.seasonalから輸入season_decompose機能です。 私はデータを成功させることなくそれをどのようにデータに適用するかを考えています。 これは私のコードです：

import os 
import csv 
import time 
import datetime 
import pandas as pd 
import numpy as np 
import statsmodels.api as sm 

from datetime import datetime 
from datetime import timedelta, date 
from dateutil.relativedelta import relativedelta 
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose 

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.dates as mdates 

from itertools import product 

df = pd.read_csv('table.csv', index_col=0) 
df.index.name=None 
df.reset_index(inplace=True) 

start = datetime.strptime("2015-10-10", "%Y-%m-%d") 
date_list = [start + relativedelta(days =x , hour=y) for x,y in product(range(0,93), range(0,24))] 

df['index'] =date_list 
df.set_index(['index'], inplace=True) 
df.index.name=None 
df.columns= ['Close'] 
df['Close'] = df.Close.apply(lambda x: int(x)) 
df.Close.plot(figsize=(12,8), title= 'Monthly Closehip', fontsize=14) 


decomposition = seasonal_decompose(df.Close, freq=93) 

fig = decomposition.plot() 
fig.set_size_inches(15, 8) 
plt.show() 

は、私は次のエラーを得た： https://docs.google.com/a/esi.dz/spreadsheets/d/1s2Ak6Rqgm43FV4G_J_giWeHyi38xdZCBCz2v34k7iuA/edit?usp=sharing

がしようとすると、私を助けてください：

Traceback (most recent call last): 
File "test.py", line 59, in <module> 
    decomposition = seasonal_decompose(df.Close, freq=93) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels/tsa/seasonal.py", line 70, in seasonal_decompose 
    pfreq = freq_to_period(pfreq) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels/tsa/tsatools.py", line 657, in freq_to_period 
    "think this in error.".format(freq)) 
ValueError: freq H not understood. Please report if you think this in error. 

データはcsvファイルです。

Answer 1

いくつかのブログを見て、いくつかのソリューションをテストした後。私はこの1つが付属しています

は値を追加df.Closeへは次のように分解を行うことを許可する：

decomposition = seasonal_decompose(df.Close.values, freq=168)