正在解析具有未知列数的 Pandas 数据框以用于 statsmodels.api

Question

我想创建一个通用脚本来对多个数据集执行线性回归。每个数据集都有相同的 y 变量 "SM" 和未知数量的 x 变量。如果我确切知道哪些数据将用于回归，我就能够成功地做到这一点。例如：

import pandas
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
from patsy import dmatrices

data = pandas.read_excel('test.xlsx')

然后，打印数据给出：

print data
             SM  Glass    mag
 SiO2    73.500  77.27   0.00
 TiO2     0.233   0.15   7.37
 Al2O3   11.230  11.49   0.00
 FeO*     4.240   2.85  92.46
 MnO      0.082   0.06   0.00
 MgO      0.040   0.00   0.00
 CaO      0.410   0.22   0.00
 Na2O     5.630   4.58   0.00
 K2O      4.620   3.38   0.00

然后我准备数据框并进行线性回归：

y, X = dmatrices('SM ~ Glass + mag', data=data, return_type='dataframe')
mod = sm.OLS(y, X)
res = mod.fit()
print res.summary()

这一切都很好。但是，我希望能够导入一个列数未知的 excel 文件，这样我就可以：

y, X = dmatrices('SM ~ X1 + X2 + X3 + ... Xn', data=data, return_type='dataframe')

我可以解析数据框并提取单独的列，但我不知道他们如何将它们放入进行线性回归所需的公式中。任何建议表示赞赏！

Answer 1

看看这是否有效：

df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(2, 10), columns=list('abcdefghij'))

formula = '{} ~ {}'.format(df.columns[0], ' + '.join(df.columns[1:]))

formula

'a ~ b + c + d + e + f + g + h + i + j'

正在解析具有未知列数的 Pandas 数据框以用于 statsmodels.api

Parsing a Pandas dataframe with an unknown number of columns for use in statsmodels.api

python

linear-regression

pandas

statsmodels

patsy