Python代码：循环预测每个品类的销售总量

"谢谢你提供的代码！循环预测每个品类的销售总量的方法很有帮助。我会尝试使用这段代码来预测每个品类的销售总量，并根据需要进行进一步的处理和分析。如果有任何问题，我会再次向你求助。感谢你的帮助！"\n\n首先，我们需要将数据按照天为单位进行重采样，以便进行每天的销售总量预测。然后，我们可以使用循环来分别对每个品类进行预测。以下是修改后的代码：\n\npython\n# 将数据按天进行重采样\ndaily_data = sales_data.resample('D').sum()\n\n# 循环预测每个品类的销售总量\nfor category in sales_data['分类名称'].unique():\n category_sales = sales_data[sales_data['分类名称'] == category]\n monthly_data = category_sales.resample('S').sum()\n \n # 绘制时间序列图\n plt.plot(monthly_data.index, monthly_data['销量(千克)'])\n plt.xlabel('销售日期')\n plt.ylabel('销量(千克)')\n plt.title(f'{category}时间序列图')\n plt.xticks(rotation=15)\n plt.show()\n \n decomposition = seasonal_decompose(monthly_data['销量(千克)'], model='additive')\n trend = decomposition.trend\n seasonal = decomposition.seasonal\n residual = decomposition.resid\n \n plot_acf(monthly_data['销量(千克)'])\n plot_pacf(monthly_data['销量(千克)'])\n plt.show()\n \n model = ARIMA(monthly_data['销量(千克)'], order=(7,1,0))\n model_fit = model.fit()\n forecast = model_fit.forecast(steps=7)[0]\n print(f'{category}预测销售总量：{forecast}')\n\n\n以上代码会循环预测每个品类的销售总量，并打印出预测结果。预测结果中的forecast是一个长度为7的数组，分别表示未来7天的销售总量。你可以根据需要进行进一步的处理和分析。