seasonal_decompose：操作数无法与系列上的形状一起广播

我知道关于这个话题有很多问题，但没有一个能帮助我解决这个问题。我真的很坚持这个。

用一个简单的系列：

0
2016-01-31  266
2016-02-29  235
2016-03-31  347
2016-04-30  514
2016-05-31  374
2016-06-30  250
2016-07-31  441
2016-08-31  422
2016-09-30  323
2016-10-31  168
2016-11-30  496
2016-12-31  303

import statsmodels.api as sm
logdf = np.log(df[0])
decompose = sm.tsa.seasonal_decompose(logdf,freq=12, model='additive')
decomplot = decompose.plot()

我不断得到：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (12,) (14,)

我几乎尝试了所有方法，仅传递 logdf.values，传递非日志系列。这不起作用。 Numpy 和 statsmodel 版本：

print(statsmodels.__version__)
print(pd.__version__)
print(np.__version__)
0.6.1
0.18.1
1.11.3

正如 @yoonforh 指出的，在我的例子中，这是通过设置来解决的freq参数小于时间序列长度。例如。如果你的时间序列ts看起来像这样：

2014-01-01    0.0
2014-02-01    0.0
2014-03-01    1.0
2014-04-01    1.0
2014-05-01    0.0
2014-06-01    1.0
2014-07-01    1.0
2014-08-01    0.0
2014-09-01    0.0
2014-10-01    1.0
2014-11-01    0.0
2014-12-01    0.0

形状是

(12,)

所以这会给出上面的错误：

seasonal_decompose(ts, freq=12, model='additive')

但如果我尝试freq=11或任何其他int小于 12，例如

seasonal_decompose(ts, freq=11, model='additive')

这有效