predict関数のエラーを解消したい

Question

pythonのpredict関数のエラーが調べてもよくわからないのですが、
どなたか解消の方法がわかれば教えていただけますか。

以下の重回帰分析により、１～１３５週までの取引データを使ってモデルを作成し、

ary_x = np.array(train_query_x)
ary_x = sm.add_constant(ary_x)
ary_y = np.array(train_query_y)
model = sm.OLS(ary_y, ary_x)
result = model.fit()
result.summary()

上記で出来上がったモデルresultを使って、
１３６週から１４５週までのnum_orders（オーダー数）を予測するというものです。
よって、
目的変数：num_orders
説明変数：num_orders以外の変数（列名）
ということになります。
（データフレームは一番下に冒頭の５行を記載しています。）

# １～１４５週まであるデータフレームから予測したい136週から145週を抽出
train_query_demand = train_dummy[136:145]
train_query_demand

#説明変数だけのデータフレーム(num_ordersを除いたもの）に整理
train_query_demand_x = train_query_demand[['checkout_price', 'base_price', 'emailer_for_promotion',\
       'homepage_featured', 'op_area', 'TYPE_B', 'TYPE_C',\
       'Biryani', 'Desert', 'Extras', 'Fish', 'Other Snacks', 'Pasta', 'Pizza',\
       'Rice Bowl', 'Salad', 'Sandwich', 'Seafood', 'Soup', 'Starters',\
       'Indian', 'Italian', 'Thai']]
train_query_demand_x

# 得られたモデルresultからpredict関するを使って予測する　１３５週から１４５週のnum_orders予測
df_pred_y = pd.DataFrame(result.predict(sm.add_constant(train_query_demand_x)), columns=['num_orders'])
df_pred_y

以下はエラーのコードと画面です。

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-310-d3bd08443293> in <module>()
      1 # 得られたモデルから予測する　１３５週から１４５週の売上数量予測
----> 2 df_pred_y = pd.DataFrame(result.predict(sm.add_constant(train_query_demand_x)), columns=['num_orders'])
      3 df_pred_y

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/regression/linear_model.py in predict(self, params, exog)
    362             exog = self.exog
    363 
--> 364         return np.dot(exog, params)
    365 
    366     def get_distribution(self, params, scale, exog=None, dist_class=None):

<__array_function__ internals> in dot(*args, **kwargs)

ValueError: shapes (9,23) and (24,) not aligned: 23 (dim 1) != 24 (dim 0)

＜使っているデータフレーム＞
以下のデータフレームが、weekが１～１４５行まであり、１～１３５行目までは、num_ordersの数値があり
１３６～１４５行までは、num_ordersの数値がなく、この数値をpredictを使って予測したいのですが、上記エラーが出てしまいます。
（表の記述の仕方がわからず、見にくいかもしれずすみません。）

week	checkout_price	base_price	emailer_for_promotion	homepage_featured	num_orders	op_area	TYPE_B	TYPE_C	Biryani	Desert	Extras	Fish	Other Snacks	Pasta	Pizza	Rice Bowl	Salad	Sandwich	Seafood	Soup	Starters	Indian	Italian	Thai
1	965809.26	1018365.32	357	414	792261	4.079876797	602	643	175	210	94	0	198	212	231	231	0	230	166	79	209	820	673	811
2	938092.43	1005779.2	621	514	787084	4.085013812	602	625	159	203	93	0	196	209	230	230	0	229	168	82	211	795	668	813
3	948560.28	1008352.05	104	316	695262	4.078682304	596	635	167	201	93	0	199	210	227	231	0	230	167	82	208	800	671	812
4	953833.69	1006446.9	0	292	743529	4.087746625	589	618	155	204	96	0	199	193	230	231	0	230	170	85	214	789	654	825
5	901141.58	1001075.16	337	466	1198675	4.077824414	548	642	154	207	95	0	195	190	222	228	0	227	189	79	209	780	645	803

Comments

[退会済みユーザー]

csv形式であれば共有できると思います。レコードを抜粋した形でアップロードできますか？
画像をアップロードする際にはタブとかブックマークが写らないようにした方が"事故"の可能性がグーンとさがります。

[Shin_go]

アドバイスいただきありがとうございます。そうですね。そういう観点も必要ですね。

[退会済みユーザー]

```csv
1,2,3,4
```
みたいな感じでいいのでダミーデータか本物のデータの項目軸の名称を変えたもの、なんでもいいので検証できるものを記入ください。数値をいじる系の質問の場合、生データなしに検証を進めるのは骨が折れます。生データがムリであればでたらめなデータでいいので「本物と同じ形式のデータ」を掲載ください。

[Shin_go]

ありがとうございます。
もしかしましたら、おっしゃられる意図と違うのかもしれませんが、追記いたしました。
列名と１行目の数値　ですが、意図と異なっていましたらまたおっしゃっていただければと存じます。

[Shin_go]

WEEKが１～１４５週目まであり、１３６～１４５週までは、num_ordersがブランクになっており、
１～１３５週までまでは、重回帰でモデルをもとめ、１３６～１４５週を
predict関数で当てる、というモデルになります。

[退会済みユーザー]

エクセルで言うと系列名がAEまで、数値はAC列までとなりました。これで合っていればいいですが、間違っていた場合には、生のファイルをCSVで保存して最小限のデータだけ
week,checkout_price,base_price,
のようなフォーマットにしてください。スペースでは区切りが明確にできませんのでコンマ区切りのCSVでお願いします。

[Shin_go]

すみません、ご依頼のフォーマットで投稿するやり方がわからずでして。。
申し訳ございません。

[jbpb0]

> １～１３５週までの取引データを使ってモデルを作成

print(ary_x.shape)

を実行したら、結果は

(135, 24)

となりますか？

> １３６週から１４５週までのnum_orders（オーダー数）を予測

print(sm.add_constant(train_query_demand_x).shape)

を実行したら、結果は

(10, 24)

となりますか？
(136週と145週を両方含む場合は10週)

> shapes (9,23) and (24,) not aligned: 23 (dim 1) != 24 (dim 0)

となるのなら、おそらく

print(sm.add_constant(train_query_demand_x).shape)

の結果は、

(9, 23)

となると思いますので、確認してみてください

確認して、やはり二つ目が「23」だったなら、説明変数のどれかが足りません
コードの「#説明変数だけのデータフレーム(num_ordersを除いたもの）に整理」のところの項目を数えたら23個あり、それに「sm.add_constant()」で一個増えて24個あるはずなので

[jbpb0]

「(9, 23)」の一つ目の「9」は、たぶんこのエラーの直接の原因では無いですが、136〜145週は10週あるのに「9」なのは、Pythonの行は「0」から始まるので1週目が0行目となることを考慮せずに

> # １～１４５週まであるデータフレームから予測したい136週から145週を抽出
> train_query_demand = train_dummy[136:145]

とやってるからで、

train_query_demand = train_dummy[135:145]

とすれば10週分取り出せると思います

Answer 1

shapes (9,23) and (24,) not aligned: 23 (dim 1) != 24 (dim 0)

print(sm.add_constant(train_query_demand_x).shape)

を実行したら、結果が「(9, 23)」になると思いますので、確認してみてください

確認して、やはり二つ目が「23」だったなら、説明変数のどれかが足りません
コードの「#説明変数だけのデータフレーム(num_ordersを除いたもの）に整理」のところの項目を数えたら23個あり、それに「sm.add_constant()」で定数項が加わって24個になるはずなので