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数据:https://courses.edx.org/c4x/MITx/15.071x_2/asset/NBA_train.csv
我知道如何使用 statsmodels.formula.api
将这些数据拟合到多元线性回归模型中:
import pandas as pd
NBA = pd.read_csv("NBA_train.csv")
import statsmodels.formula.api as smf
model = smf.ols(formula="W ~ PTS + oppPTS", data=NBA).fit()
model.summary()
但是,我发现这种类似 R 的公式表示法很笨拙,我想使用通常的 pandas 语法:
import pandas as pd
NBA = pd.read_csv("NBA_train.csv")
import statsmodels.api as sm
X = NBA['W']
y = NBA[['PTS', 'oppPTS']]
X = sm.add_constant(X)
model11 = sm.OLS(y, X).fit()
model11.summary()
使用第二种方法我得到以下错误:
ValueError: shapes (835,2) and (835,2) not aligned: 2 (dim 1) != 835 (dim 0)
为什么会发生以及如何解决?
最佳答案
当使用sm.OLS(y, X)
时,y
是因变量,X
是因变量自变量。
在公式W ~ PTS + oppPTS
中,W
是因变量,PTS
和oppPTS
是自变量。
因此,使用
y = NBA['W']
X = NBA[['PTS', 'oppPTS']]
代替
X = NBA['W']
y = NBA[['PTS', 'oppPTS']]
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
NBA = pd.read_csv("NBA_train.csv")
y = NBA['W']
X = NBA[['PTS', 'oppPTS']]
X = sm.add_constant(X)
model11 = sm.OLS(y, X).fit()
model11.summary()
产量
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: W R-squared: 0.942
Model: OLS Adj. R-squared: 0.942
Method: Least Squares F-statistic: 6799.
Date: Sat, 21 Mar 2015 Prob (F-statistic): 0.00
Time: 14:58:05 Log-Likelihood: -2118.0
No. Observations: 835 AIC: 4242.
Df Residuals: 832 BIC: 4256.
Df Model: 2
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [95.0% Conf. Int.]
------------------------------------------------------------------------------
const 41.3048 1.610 25.652 0.000 38.144 44.465
PTS 0.0326 0.000 109.600 0.000 0.032 0.033
oppPTS -0.0326 0.000 -110.951 0.000 -0.033 -0.032
==============================================================================
Omnibus: 1.026 Durbin-Watson: 2.238
Prob(Omnibus): 0.599 Jarque-Bera (JB): 0.984
Skew: 0.084 Prob(JB): 0.612
Kurtosis: 3.009 Cond. No. 1.80e+05
==============================================================================
Warnings:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.8e+05. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
关于python - Pandas 统计模型中的多元线性回归 : ValueError,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29186436/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!