就是根据我给的列名，写出fama-macbeth回归 python的完整代码

Fama-MacBeth 回归是一种用于金融资产定价模型的方法，特别适用于估计多个资产的收益率和风险因子之间的关系。下面是一个使用Python中的pandas和statsmodels库进行Fama-MacBeth回归的简化示例代码。请注意，您需要根据您的具体数据和分析需求调整代码。

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 假设df是一个DataFrame，其中包含你的列：'return', 'factor1', 'factor2', ..., 'factorN'
# 其中'return'是资产的收益率，'factor1'到'factorN'是你想要回归的风险因子

# 第一步：计算每个时间点的因子回报的平均值
# 假设你的数据是按时间排序的，time是时间索引
df.set_index('time', inplace=True)
factor_avg = df[['factor1', 'factor2', 'factor3', 'factorN']].mean(axis=0)

# 第二步：对每个时间点进行横截面回归
betas = pd.DataFrame()
for time in df.index.unique():
    # 选择特定时间点的数据
    time_data = df.loc[[time], ['return'] + ['factor1', 'factor2', 'factor3', 'factorN']]
    # 进行回归
    model = ols('return ~ factor1 + factor2 + factor3 + factorN', data=time_data).fit()
    # 获取回归系数
    betas.loc[time, :] = model.params

# 第三步：计算回归系数的平均值和标准差
betas_avg = betas.mean(axis=0)
betas_std = betas.std(ddof=1) / np.sqrt(len(betas.index))

# 第四步：计算最终的Fama-MacBeth回归系数和t统计量
final_betas = pd.DataFrame()
final_betas['beta'] = betas_avg
final_betas['t_stat'] = betas_avg / betas_std

print(final_betas)

请确保你的数据集已经正确加载到DataFrame `df` 中，并且所有的列名与代码中的列名相匹配。你可能需要根据你的数据调整模型的公式和步骤。