model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category'])返回每个分组的结果如何使用

时间: 2024-01-28 07:03:27 浏览: 145
`smf.ols`函数返回的`model`对象是一个`RegressionResults`类的实例,可以使用`get_groups()`方法获取每个分组的索引,使用`get_group()`方法获取每个分组的数据。例如: ```python model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']).fit() # 获取所有分组的索引 group_indices = model.get_groups() # 循环遍历每个分组 for group in group_indices: # 获取当前分组的数据 group_data = model.get_group(group) # 对当前分组进行回归分析,获取回归结果 group_result = model.get_group(group).params # 打印当前分组的回归结果 print(f'Group {group}: {group_result}') ``` 在上述代码中,`get_groups()`方法返回一个以分组变量的唯一值作为索引、分组所包含的样本索引作为元素的字典,可以通过循环遍历这个字典来依次获取每个分组的数据和回归结果。`get_group()`方法接受一个分组的索引作为输入,返回该分组的数据。`params`属性返回该分组的回归结果,包含截距项和各个自变量的系数。
相关问题

data = pd.read_csv('carvana.csv') formula = 'Price + Miles + Year' model = smf.ols(formula=formula, data=data).fit()

这段代码使用了Python中的pandas和statsmodels库,其中pd.read_csv()函数用于读取名为'carvana.csv'的CSV文件并将其转换为DataFrame类型的数据,而smf.ols()函数则用于拟合一个多元线性回归模型。具体来说,该模型包含3个自变量:Miles(里程数)、Year(生产年份)和Price(价格),这些自变量称为模型的“特征”。fit()方法用于拟合模型并返回拟合结果,该结果包含了模型的系数、截距、残差等信息。

是否有这种用法:smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']

是的,`smf.ols`函数可以使用`groups`参数来进行分组回归分析,其用法如下: ```python model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']) ``` 其中,`groups`参数需要传入一个分组变量,可以是一个数组、Series或DataFrame,用于对数据进行分组。在这种情况下,模型将会对每个分组进行回归分析,并返回每个分组的结果。需要注意的是,分组变量必须是离散的,而且每个分组中的样本量应该大于等于2,否则可能会出现分母为0的情况,导致回归结果无法计算。 在分组回归分析中,`groups`参数还可以使用其他类型的分组变量,例如: - 分类变量:`groups=df['category']` - 时间变量:`groups=pd.Grouper(key='date', freq='M')` - 多个分组变量:`groups=[df['category'], pd.Grouper(key='date', freq='M')]` 其中,`pd.Grouper`是Pandas库中用于时间分组的函数,可以根据指定的时间间隔(如月、季度、年等)对数据进行分组。
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Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 145, in <module> model = smf.ols('ExRet ~ PEL1', data=datafit[['ExRet', 'PEL1']].iloc[:(n_in+i),:]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 226, in from_formula mod = cls(endog, exog, *args, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 906, in __init__ super(OLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 733, in __init__ super(WLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 190, in __init__ super(RegressionModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 267, in __init__ super().__init__(endog, exog, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 92, in __init__ self.data = self._handle_data(endog, exog, missing, hasconst, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 132, in _handle_data data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 700, in handle_data return klass(endog, exog=exog, missing=missing, hasconst=hasconst, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 88, in __init__ self._handle_constant(hasconst) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 132, in _handle_constant exog_max = np.max(self.exog, axis=0) File "<__array_function__ internals>", line 180, in amax File "D:\python3.10\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 2793, in amax return _wrapreduction(a, np.maximum, 'max', axis, None, out, File "D:\python3.10\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 86, in _wrapreduction return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs) ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity报错如何四u该

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