Xnew = df[['Engine Size (L)', '0-60 MPH Time (seconds)']] y = np.log(df[['Price (in USD)']]) Xnew = sm.add_constant(Xnew) model = sm.OLS(y, Xnew) results = model.fit(cov_type = 'HC3') print(results.summary())

这段代码使用了 statsmodels 库中的 OLS 方法，对 DataFrame 对象 df 中的数据进行线性回归分析，并输出回归结果摘要。

具体来说，代码中使用了 df[['Engine Size (L)', '0-60 MPH Time (seconds)']] 选择了 DataFrame 中的两列数据，包括 "Engine Size (L)" 和 "0-60 MPH Time (seconds)"。然后，使用 np.log 方法对 "Price (in USD)" 列进行对数变换，并将变换后的结果存储在变量 y 中。

接着，使用 sm.add_constant 方法将 Xnew 加上常数项，并将处理后的 Xnew 和 y 作为参数传递给 sm.OLS 方法，构建线性回归模型。然后，使用 model.fit(cov_type='HC3') 方法拟合模型，并指定 cov_type 参数为 'HC3'，表示使用 HC3 类型的标准误估计方法。

最后，使用 print(results.summary()) 方法输出回归结果摘要，包括回归系数、截距、标准误、t 值、p 值、$R^2$ 等信息。其中，"coef" 列表示回归系数，"std err" 列表示标准误，"t" 列表示 t 值，"P>|t|" 列表示 p 值，"R-squared" 表示 $R^2$ 值，用于评估模型的拟合程度。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的数据和分析任务来选择合适的回归模型，并对数据进行必要的清洗和转换，以确保模型的准确性和可靠性。此外，回归模型也需要进行适当的检验和评估，以验证模型的有效性和稳定性。