怎么用pandas进行多元线性回归

使用Pandas进行多元线性回归的一般步骤如下：

1.导入所需库

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

2.准备数据

data = pd.read_csv('data.csv') # 从csv文件中读取数据
X = data[['x1', 'x2', 'x3']] # 自变量
y = data['y'] # 因变量

3.添加截距项

X = sm.add_constant(X) # 添加常数项

4.建立模型

model = sm.OLS(y, X).fit() # OLS模型

5.输出结果

print(model.summary())

完整代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

其中，`data.csv`是存储数据的CSV文件，`x1`、`x2`、`x3`是自变量，`y`是因变量。`sm.add_constant()`函数是为了添加常数项，`sm.OLS()`函数是建立OLS模型。最后，使用`model.summary()`函数输出回归结果。