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3か月分のデータ（各行は毎日に対応）を生成し、同じものに対して多変量時系列分析を実行したいと思います。 利用可能な列は- Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation 各日付のデータセットには1つのエントリがあり、3か月分のデータがあります。他の変数も予測するために、多変量時系列モデルを適合させたいと思います。 これまでのところ、これは私の試みであり、私は記事を読んで同じことを達成しようとしました。 私も同じことをした- df['Date'] = pd.to_datetime(Date , format = '%d/%m/%Y') data = df.drop(['Date'], axis=1) data.index = df.Date from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen johan_test_temp = data coint_johansen(johan_test_temp,-1,1).eig #creating the train and validation set train = data[:int(0.8*(len(data)))] valid = data[int(0.8*(len(data))):] freq=train.index.inferred_freq from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VAR model …

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