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：

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。

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。

reg = smf.ols(formula='salary ~ roe', data=ceosal1)什么意思

这行代码使用了statsmodels库中的ols函数，用于进行最小二乘线性回归分析。其中，formula参数指定回归模型的公式，'salary ~ roe'表示以roe自变量来预测salary因变量。data参数指定回归数据集，ceosal1是一个数据框或者类似数据结构的对象。执行该行代码会返回一个RegressionResultsWrapper对象，可以用来获取回归结果的各种统计量。