python - Pandas 中是否有一个很好的捷径可以从一阶差分时间序列中恢复真实值？

Question

我有timeseries = (training, test)，然后我对部分时间序列 ( ) 使用 Pandas.diff()运算符使我的时间序列静止，然后我使用 预测测试值。trainingdiff_training_tsdiff_training_set

显然，我的预测值还不是真的，我必须要integrate他们。

现在我想计算sqrt(rmse(test, predicted))，问题是我必须恢复真实值，并且我使用cumsum()和其他人编写了一段代码，但它看起来很hacky（而且也有一个错误）。Pandas 中是否有用于这种操作的不错的快捷方式？

UPD：如果我删除 cumsum，这是一个结果：imgur.com/a/OEiDXXk 但这是一个示例：源数据：df = 3 10 12 15 4where {3, 10, 12} = training, {15, 4} = test. 之后df = df.diff()-> diff = {NaN 7 2 3 -11}-> diff_training = {7, 2}, diff_test = {3, -11}-> diff_test.cumsum() = {3, -8}, seed = 3,term_to_add = 12然后接收到真正的测试值就可以了test = {3 + 12, -8 + 12}。

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