qp/prediction.py

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  16 # import pandas as pd
  17 import os
  18 import joblib
  19 import pandas as pd
  20 from qptrain import PROCESS
  21
  22
  23 def forecast(data, cid, nobs=1):
  24     """
  25      forecast the time series using the saved model.
  26     """
  27     data = data[['pdcpBytesUl', 'pdcpBytesDl']]
  28     ps = PROCESS(data.copy())
  29     ps.make_stationary()
  30
  31     if not ps.valid():
  32         df_f = data.tail(1)
  33     elif os.path.isfile('qp/'+cid):
  34         model = joblib.load('qp/'+cid)
  35         pred = model.forecast(y=ps.data.values, steps=nobs)
  36
  37         if pred is not None:
  38             df_f = pd.DataFrame(pred, columns=data.columns)
  39             df_f.index = pd.date_range(start=data.index[-1], freq='10ms', periods=len(df_f))
  40             df_f = df_f[data.columns].astype(int)
  41             df_f = ps.invert_transformation(data, df_f)
  42     else:
  43         return None
  44     df_f = df_f[data.columns].astype(int)
  45     return df_f