PythonでのARモデルの実装の際のエラー

前提・実現したいこと

pythonで時系列データに対するARモデルの実装をしようとしています。
pythonを使って実際に測定した加速度データの予測をしようとしています。
ARモデルの実装について色々ネットで調べてみましたが日ごとの時系列データの予測に関するものしか見つかりませんでした。
私は日ごとではなく、時間ごとに加速度データの時系列データの予測がしたいと思っています。
その際、ARモデルの作成の際にエラーがでてしまい、対処法がわかりません。
以下はDataFrameの画像です。

発生している問題・エラーメッセージ

'The `start` argument could not be matched to a location related to the index of the data.'

該当のソースコード

python
1df = pd.read_csv('20191121.csv')
2df['time'] = df['time'].div(1000)
3# df['time']をdatetime関数を用いて時刻に変換
4df['Times'] = df['time'].apply(lambda x: datetime.timedelta(seconds=x))
5# 余分なデータをDataFrameから削除
6df = df.drop(['time', 'x_rad/s', 'y_rad/s', 'z_rad/s'], axis=1)
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8# TimesカラムをDataFrameのインデックスに設定
9df = df.set_index('Times')
10df.plot()
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12# ARモデルの作成
13#train, testデータに分割
14test = df['x_ags']['14:57:55.550000':]
15train = df['x_ags'][:'14:57:55.530000']
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17# ARmodel
18# fitすると、返り値としてARmodelのResultが返ってくる。
19ar = AR(train).fit(maxlag=4, ic='aic')
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21#予測
22ar_predict = ar.predict(start='14:57:55.550000',end='14:58:14.710000')
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24# plot
25plt.plot(ar_predict)
26plt.plot(test)
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