R预言错误: Dataframe必须有列'ds‘和'y’，分别包含日期和值开发者社区

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> library(prophet)
> Date  <- rep(seq(as.Date("2010-01-01"), as.Date("2014-01-01"), "years"), 3)
> Group <- rep(LETTERS[1:3], each = 5)
> Value <- runif(15, 0, 100)
> Expln <- runif(15, 0, 100)
> df <- data.frame(Date, Group, Value, Expln)
         Date Group     Value     Expln
1  2010-01-01     A 93.019346 39.446235
2  2011-01-01     A  3.389022 38.371961
3  2012-01-01     A  3.719541 93.922155
4  2013-01-01     A 11.267414 64.716674
5  2014-01-01     A 84.978091 18.808735
6  2010-01-01     B 13.723934 54.930282
7  2011-01-01     B 84.698500 52.628834
8  2012-01-01     B 23.743542 61.603183
9  2013-01-01     B 45.178280 72.345074
10 2014-01-01     B 80.779443 96.847733
11 2010-01-01     C 67.818529  9.020017
12 2011-01-01     C 46.020754 83.168086
13 2012-01-01     C 99.266430 61.400123
14 2013-01-01     C 17.218871 91.511166
15 2014-01-01     C  8.624025 39.995071

> dfx = df[df$Group == "A",]
> dfx = dfx[c(1, 3, 4)]
        Date     Value    Expln
1 2010-01-01 93.019346 39.44623
2 2011-01-01  3.389022 38.37196
3 2012-01-01  3.719541 93.92216
4 2013-01-01 11.267414 64.71667
5 2014-01-01 84.978091 18.80874
> m = prophet()
> m = add_regressor(m, 'Expln')
> m = fit.prophet(m, dfx)
Error in fit.prophet(m, dfx) : 
  Dataframe must have columns 'ds' and 'y' with the dates and values respectively.

> library(prophet)
> Date  <- rep(seq(as.Date("2010-01-01"), as.Date("2014-01-01"), "years"), 3)
> Group <- rep(LETTERS[1:3], each = 5)
> Value <- runif(15, 0, 100)
> Expln <- runif(15, 0, 100)
> df <- data.frame(ds = Date, Group, y = Value, Expln)
           ds Group         y    Expln
1  2010-01-01     A 44.907724 18.21944
2  2011-01-01     A  5.110549 88.22997
3  2012-01-01     A 41.627854 81.31806
4  2013-01-01     A 87.261591 31.91806
5  2014-01-01     A 82.931747 89.88972
6  2010-01-01     B 27.985192 53.98613
7  2011-01-01     B 82.574708 35.00410
8  2012-01-01     B 21.125819 56.96952
9  2013-01-01     B 12.400783 44.10640
10 2014-01-01     B 50.554773 49.89784
11 2010-01-01     C  2.086168 72.10425
12 2011-01-01     C 54.932624 58.57923
13 2012-01-01     C 52.649403 50.39760
14 2013-01-01     C 91.927291 56.70027
15 2014-01-01     C 25.771383 80.64624
> dfx = df[df$Group == "A",]
> dfx = dfx[c(1, 3, 4)]
          ds         y    Expln
1 2010-01-01 44.907724 18.21944
2 2011-01-01  5.110549 88.22997
3 2012-01-01 41.627854 81.31806
4 2013-01-01 87.261591 31.91806
5 2014-01-01 82.931747 89.88972

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