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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     ps = PROCESS(data.copy())
  28     if ps.data is None:
  29         return
  30     data = ps.data
  31     pred = data.tail(1).values
  32     if os.path.isfile('src/'+cid) and not ps.constant():
  33         model = joblib.load('src/'+cid)
  34         pred = model.forecast(y=data.values, steps=nobs)
  35
  36     df_f = pd.DataFrame(pred, columns=data.columns)
  37     df_f.index = pd.date_range(start=data.index[-1], freq='10ms', periods=len(df_f))
  38     df_f = df_f[data.columns].fillna(0).astype(int)
  39     df_f = ps.invert_transformation(data, df_f)
  40     return df_f