China CPI', 'US CPI放在两国不同的文件里
时间: 2023-11-25 14:08:48 浏览: 24
好的,如果两国的数据存储在不同的文件中,可以如下修改代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 导入中国数据
china_data = pd.read_csv('china_data.csv', index_col=0)
china_cpi = np.log(china_data['China CPI'])
# 导入美国数据
us_data = pd.read_csv('us_data.csv', index_col=0)
us_cpi = np.log(us_data['US CPI'])
# 合并数据
data = pd.concat([china_cpi, us_cpi], axis=1)
data.columns = ['China CPI', 'US CPI']
# 导入汇率数据
exchange_data = pd.read_csv('exchange_data.csv', index_col=0)
y = np.log(exchange_data['RMB/USD'])
# 添加截距项
x = sm.add_constant(data)
# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, x).fit()
# 输出回归结果
print(model.summary())
```
在这个代码中,我们先分别读取了中国和美国的数据文件,然后使用 `concat` 函数将两个数据集合并起来,最后读取了汇率数据文件。在合并数据时,我们使用了 `axis=1` 参数来表示按列合并。其他的代码和之前的版本基本一致。
需要注意的是,这个方法假设两个数据文件中的数据是按照相同的时间顺序排列的,否则可能会出现问题。如果两个数据集的时间顺序不同,可以使用 `merge` 函数将它们合并在一起。