python - OLS 与 Pandas : datetime index as predictor

Question

我想使用 pandas OLS 函数为我的数据系列拟合趋势线。有谁知道如何使用 pandas 系列中的日期时间索引作为 OLS 中的预测变量？

例如，假设我有一个简单的时间序列:

>>> ts
2001-12-31    19.828763
2002-12-31    20.112191
2003-12-31    19.509116
2004-12-31    19.913656
2005-12-31    19.701649
2006-12-31    20.022819
2007-12-31    20.103024
2008-12-31    20.132712
2009-12-31    19.850609
2010-12-31    19.290640
2011-12-31    19.936210
2012-12-31    19.664813
Freq: A-DEC

我想使用索引作为预测变量对其进行 OLS:

model = pd.ols(y=ts,x=ts.index,intercept=True)

但由于 x 是日期时间索引的列表，函数返回错误。有人有想法吗？

我可以使用 scipy.stats 中的 linregress，但我想知道 Pandas 是否可行。

谢谢，格雷格

Answer 1

问题是您不能将 Index 传递给 ols。
将其更改为 Series:

In [153]: ts
Out[153]: 
2011-01-01 00:00:00    19.828763
2011-01-01 01:00:00    20.112191
2011-01-01 02:00:00    19.509116
Freq: H, Name: 1

In [158]: type(ts.index)
Out[158]: pandas.tseries.index.DatetimeIndex


In [154]: df = ts.reset_index()

In [155]: df
Out[155]: 
                index          1
0 2011-01-01 00:00:00  19.828763
1 2011-01-01 01:00:00  20.112191
2 2011-01-01 02:00:00  19.509116

In [160]: type(df['index'])
Out[160]: pandas.core.series.Series


In [156]: model = pd.ols(y=df[1], x=df['index'], intercept=True)

In [163]: model
Out[163]: 

-------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------

Formula: Y ~ <x> + <intercept>

Number of Observations:         3
Number of Degrees of Freedom:   1

R-squared:        -0.0002
Adj R-squared:    -0.0002

Rmse:              0.3017

F-stat (1, 2):       -inf, p-value:     1.0000

Degrees of Freedom: model 0, resid 2

-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
      Variable       Coef    Std Err     t-stat    p-value    CI 2.5%   CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
             x     0.0000     0.0000       0.00     0.9998    -0.0000     0.0000
     intercept     0.0000 76683.4934       0.00     1.0000 -150299.6471 150299.6471
---------------------------------End of Summary---------------------------------