next_month_data = pd.DataFrame({‘年’: [2024], ‘月’: [6], ‘金額’: [‘来月の金額’], ‘原価’: [3179], ‘実在庫’: [‘来月の実在庫’], ‘リードタイム’: [5], ‘在庫補充頻度’: [‘来月の在庫補充頻度’], ‘在庫回転数’: [‘来月の在庫回転数’]}) 来月の金額は売上になるなら、わからないよ。在庫補充頻度もわからない。在庫回転数もわからない。
理解しました。予測に使用するデータの中で、予測に用いることができない未知の情報がある場合、その部分には適切な値を代入する必要があります。
例えば、"来月の金額"や"来月の在庫補充頻度"、"来月の在庫回転数"のような情報がわからない場合、代わりに過去のデータから推測される値を代入することがあります。例えば、平均値や中央値を使用する方法があります。
以下は、その一例です。
python
# 平均値や中央値などの代替値を設定する mean_price = data['金額'].mean() mean_lead_time = data['リードタイム'].mean() # 他の特徴量についても同様に適切な代替値を設定する # 予測に使用するデータフレームの準備 next_month_data = pd.DataFrame({'年': [2024], '月': [6], '金額': [mean_price], '原価': [3179], '実在庫': ['来月の実在庫'], 'リードタイム': [mean_lead_time], '在庫補充頻度': ['来月の在庫補充頻度'], '在庫回転数': ['来月の在庫回転数']})
このようにして、過去のデータから計算された平均値などの代替値を使用して、予測に必要なデータフレームを作成します。これにより、予測に使用するデータに含まれる未知の情報に対処することができます。