python 应用 pyblp 写一段交通分析的例子程序

PyBLP是一个用于估计双边随机前沿模型（Biased Randomized Learning Probit, BLP）的Python库，常用于分析垄断竞争市场的价格歧视等问题。下面是一个简单的例子，演示如何使用PyBLP进行交通分析，假设我们有数据关于城市间的交通网络和乘客选择行为：

from pyblp import Model, Panel
import pandas as pd

# 假设你有一个包含以下列的数据框：
# 'city_id': 城市ID
# 'distance': 城市之间的距离
# 'price': 车票价格
# 'demographics': 人口统计数据 (作为需求方特征)
# 'supply': 飞机座位数 (作为供给方特征)
# 'choice': 0/1变量，表示乘客是否选择了飞行（0 - 未选择，1 - 选择）

data = pd.read_csv('transport_data.csv')  # 加载数据

# 定义模型
model = Model(
    ['distance', 'price'],  # 需求方特征
    ['supply'],            # 供给方特征
    alternative_specific_differences=True  # 每个替代品都有特定差异
)

# 创建Panel对象
panel = Panel(data[['city_id', 'distance', 'price', 'demographics', 'supply']], 
              outcome_name='choice')

# 训练模型
results = model.fit(panel)

# 打印结果摘要
print(results.summary())

# 示例分析：计算价格每增加1美元，乘客选择概率的变化
price_effect = results.price_elasticity()
print(f"Price elasticity: {price_effect:.2f}")