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假设我有一个数据框(我们称之为DF
),其中y
是因变量,x1, x2, x3
是我的独立变量变量。在 R 中,我可以使用以下代码拟合线性模型,并且 .
将包含模型中的所有自变量:
# R code for fitting linear model
result = lm(y ~ ., data=DF)
如果不明确地将所有自变量添加到公式中,我无法弄清楚如何使用 patsy 公式对 statsmodels 执行此操作。 patsy 有相当于 R 的 .
的东西吗?我没有运气在 Patsy 文档中找到它。
最佳答案
我也没有在 patsy 文档中找到等效的 .
。但它缺乏简洁性,可以通过在 Python 中提供强大的字符串操作来弥补。因此,您可以使用
DF
中所有变量列的公式
all_columns = "+".join(DF.columns - ["y"])
在您的情况下,这给出了x1+x2+x3
。最后,您可以使用 y
创建字符串公式并将其传递给任何拟合过程
my_formula = "y~" + all_columns
result = lm(formula=my_formula, data=DF)
关于python - statsmodels 线性回归 - Patsy 公式包含模型中的所有预测变量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58241155/
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假设我有一个数据框(我们称它为 DF),其中 y 是因变量,x1, x2, x3 是我的独立变量变量。在 R 中,我可以使用以下代码拟合线性模型,. 将在模型中包含我的所有自变量: # R code
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