python - 我想将 sm.OLS(y_train,x_train).fit().summary() 的结果存储到数据帧中，以便我可以使用 P>|t|通过代码实现值(value)

Question

我想使用 P>|t|值并与 vif 值进行比较，并使用代码自动消除一些列。所以我想得到 P>|t|分别

x = df.drop(['price'],axis=1)
y = df['price']

from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,train_size=0.7,test_size=0.3, random_state=100)

#Applying stats model 
import statsmodels.api as sm
x_train = sm.add_constant(x_train)
lg1 = sm.OLS(y_train,x_train).fit()
data = lg1.summary()
data

所以我想得到 P>|t|分别。我尝试保存为 csv，如下所示:

data.to_csv("data.csv")
data.to_html("data.html")

我也尝试过:

pd.DataFrame(data)

Answer 1

为了获得 p 值

results = sm.OLS(y, X).fit()

显示在输出表中列名“P>|t|”下你可以使用

pvalues = results.pvalues

或

pvalues = results.summary2().tables[1]['P>|t|']

并获取具有所需 p 值的 pandas 系列