按类型和以前的计数预测错误

Question

我有以下时间序列数据集：

         time  error  count
0  2021-10-03   1111      2
1  2021-10-03   2222      4
2  2021-10-03   3333      6
3  2021-10-03   4444      2
4  2021-10-03   5555      8 

我创建了一个带有属性“时间”，“ error”和“ count”的类error_type，然后将这些类插入词典，其中关键为时间（出现日期），值是具有上述对象属性。

因此，字典看起来像：

time (2021-10-03) 
 - class with error (1111) and count (2)
 - class with error (2222) and count (4)
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time (2021-10-04) 
 - class with error (3333) and count (6)
 - class with error (4444) and count (2)
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我有几个月的数据，它们看起来如下：

我想完成的是仔细阅读字典，并通过错误类型预测第二天的错误计数，因此我们知道我们可以期望下几天有多少错误以及我们可以期望的类型。

我与这里的时间序列相混淆，并试图将Arima模型仅用于预测错误计数的预测，而错误计数无法正常工作。我试图更改周末，在滚动率较低的情况下，删除了没有发生错误的日​​子，但这并没有帮助Arima进行准确的预测。