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我一直在使用 scikits.statsmodels OLS predict预测拟合数据的函数,但现在想转而使用 Pandas。
文档 refers to OLS以及一个名为 y_predict 的函数但我找不到任何关于如何正确使用它的文档。
举个例子:
exogenous = {
"1998": "4760","1999": "5904","2000": "4504","2001": "9808","2002": "4241","2003": "4086","2004": "4687","2005": "7686","2006": "3740","2007": "3075","2008": "3753","2009": "4679","2010": "5468","2011": "7154","2012": "4292","2013": "4283","2014": "4595","2015": "9194","2016": "4221","2017": "4520"}
endogenous = {
"1998": "691", "1999": "1580", "2000": "80", "2001": "1450", "2002": "555", "2003": "956", "2004": "877", "2005": "614", "2006": "468", "2007": "191"}
import numpy as np
from pandas import *
ols_test = ols(y=Series(endogenous), x=Series(exogenous))
然而,虽然我可以产生合身:
>>> ols_test.y_fitted
1998 675.268299
1999 841.176837
2000 638.141913
2001 1407.354228
2002 600.000352
2003 577.521485
2004 664.681478
2005 1099.611292
2006 527.342854
2007 430.901264
预测结果没有什么不同:
>>> ols_test.y_predict
1998 675.268299
1999 841.176837
2000 638.141913
2001 1407.354228
2002 600.000352
2003 577.521485
2004 664.681478
2005 1099.611292
2006 527.342854
2007 430.901264
在 scikits.statsmodels 中,可以执行以下操作:
import scikits.statsmodels.api as sm
...
ols_model = sm.OLS(endogenous, np.column_stack(exogenous))
ols_results = ols_mod.fit()
ols_pred = ols_mod.predict(np.column_stack(exog_prediction_values))
我如何在 Pandas 中执行此操作以预测内生数据超出外生数据的限制?
更新:感谢 Chang,新版本的 Pandas (0.7.3) 现在将此功能作为标准功能。
最佳答案
您的问题是如何获得回归的预测 y 值?或者是如何使用回归系数为外生变量的不同样本集获得预测的 y 值? pandas y_predict 和 y_fitted 应该给你相同的值,并且两者都应该给你与 scikits.statsmodels 中的预测方法相同的值。
如果您正在寻找回归系数,请执行 ols_test.beta
关于python - 使用 Pandas OLS 进行预测,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9943848/
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!