确定性时间序列返回断言错误?

我正试图了解如何预测金星凌日,我通过一种算法生成了数据,其中有11000多行日期时间对象表示每天,我的频率设置为“D”。 除了2004年的一个真实日期外,所有数据都是生成的,该日期包含在训练数据的末尾。我用一个二元变量来定义每一天,无论当年是否发生了交通事故。有几件事我不明白。

如何包含目标变量?是否发生中转?

但我的主要问题是,我在尝试预测样本外时得到了一个断言错误。

"deterministic.py", line 1299, in out_of_sample
    assert self._retain_cols is not None

AssertionError

我的代码:

from statsmodels.tsa.deterministic import DeterministicProcess as DP
from statsmodels.tsa.deterministic import CalendarFourier, DeterministicProcess
fourier = CalendarFourier(freq="M", order=12)
Fun = DP(DF.index,constant=True, order=1, 
         seasonal=True, fourier=0, additional_terms=[fourier], 
         drop=False)
FutureDF.set_index('date', inplace=True)
FutureDF = FutureDF.asfreq('D')
import traceback
try:
    print(Fun.out_of_sample(steps=2950, forecast_index=FutureDF.index))
except:
    traceback.print_stack()