python dataframe多元回归

在Python中，Pandas库中的DataFrame是一个强大的数据结构，用于存储和操作表格数据。多元线性回归（Multivariate Linear Regression）是一种预测分析方法，它涉及两个或更多自变量与一个因变量之间的关系。在Pandas DataFrame上进行多元回归，通常借助于像`statsmodels`或`sklearn`这样的机器学习库。

以下是使用`statsmodels`库进行多元线性回归的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
from statsmodels.tools import add_constant

2. 加载数据到DataFrame：

df = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为你的数据文件路径

3. 定义自变量和因变量：

X = df[['feature1', 'feature2', ...]] # 自变量列名
y = df['target'] # 因变量列名

4. 添加截距项（如果需要）：

X = add_constant(X)

5. 创建模型并拟合数据：

model = smf.ols(formula='target ~ feature1 + feature2 + ...', data=df)
result = model.fit()

6. 查看模型摘要和参数估计：

print(result.summary())

7. 进行预测：

predictions = result.predict(X)