statsmodels.tsa._stl.STL "无法从endog确定周期"

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我想通过statsmodels STL方法得到分解。

我的时间序列数据看起来像下面这样。

         success.rate
2020-09-11  24.735701
2020-09-14  24.616301
2020-09-15  24.695900
2020-09-16  24.467051
2020-09-17  24.118799
when I put it into STL like
STL(sdf, seasonal=20, robust=True)
我总是得到这样的错误。
--------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
/mnt/d/mywork/test
 STL(sdf,seasonal=20, robust=True)
----> 1 STL(sdf, seasonal=20, robust=True)
statsmodels/tsa/_stl.pyx in statsmodels.tsa._stl.STL.__init__()
ValueError: Unable to determine period from endog


         
          
           python


         
          
           statistics


         
          
           statsmodels


          
           
            已采纳


          
           
            
             如果你的时间序列在指数上没有一个已知的频率（例如，
             
              sdf.index.freq
             
             是
             
              None
             
             ，那么你需要用
             
              period
             
             来设置季节性的周期。
             
              seasonal
             
             告诉STL在季节性LOWESS中使用多少个完整的季节，但并没有告诉STL一个完整的时期需要多少个观测值。
            
            from statsmodels.datasets import co2
from statsmodels.tsa.seasonal import STL
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()
data = co2.load(True).data
data = data.resample('M').mean().ffill()
# Remove freq info
data.index = [i for i in range(data.shape[0])]
res = STL(data, period=12).fit()