将预测值和残差附加到 pandas 数据框
Appending predicted values and residuals to pandas dataframe
将 运行 回归中的预测值和残差作为不同的列附加到数据框上是一种有用且常见的做法。我是 pandas 的新手,在执行这个非常简单的操作时遇到了问题。我知道我错过了一些明显的东西。 a very similar question 大约一年半前有人问过,但没有真正回答。
数据框目前看起来像这样:
y x1 x2
880.37 3.17 23
716.20 4.76 26
974.79 4.17 73
322.80 8.70 72
1054.25 11.45 16
我想要的只是 return 一个数据框,其中包含每个观察值的预测值和 y = x1 + x2 的残差:
y x1 x2 y_hat res
880.37 3.17 23 840.27 40.10
716.20 4.76 26 752.60 -36.40
974.79 4.17 73 877.49 97.30
322.80 8.70 72 348.50 -25.70
1054.25 11.45 16 815.15 239.10
我已经尝试使用 statsmodels 和 pandas 解决这个问题,但未能解决。提前致谢!
因此,请礼貌地组织您的问题,以便 运行 您的代码的贡献者能够轻松地完成。
import pandas as pd
y_col = [880.37, 716.20, 974.79, 322.80, 1054.25]
x1_col = [3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45]
x2_col = [23, 26, 73, 72, 16]
df = pd.DataFrame()
df['y'] = y_col
df['x1'] = x1_col
df['x2'] = x2_col
然后调用 df.head()
产生:
y x1 x2
0 880.37 3.17 23
1 716.20 4.76 26
2 974.79 4.17 73
3 322.80 8.70 72
4 1054.25 11.45 16
现在回答你的问题,尽管我不同意你的示例数据,但添加具有计算值的列相当简单:
df['y_hat'] = df['x1'] + df['x2']
df['res'] = df['y'] - df['y_hat']
对我来说,这些产量:
y x1 x2 y_hat res
0 880.37 3.17 23 26.17 854.20
1 716.20 4.76 26 30.76 685.44
2 974.79 4.17 73 77.17 897.62
3 322.80 8.70 72 80.70 242.10
4 1054.25 11.45 16 27.45 1026.80
希望对您有所帮助!
这应该是不言自明的。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x1': [3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45],
'x2': [23, 26, 73, 72, 16],
'y': [880.37, 716.20, 974.79, 322.80, 1054.25]})
model = pd.ols(y=df.y, x=df.loc[:, ['x1', 'x2']])
df['y_hat'] = model.y_fitted
df['res'] = model.resid
>>> df
x1 x2 y y_hat res
0 3.17 23 880.37 923.949309 -43.579309
1 4.76 26 716.20 890.732201 -174.532201
2 4.17 73 974.79 656.155079 318.634921
3 8.70 72 322.80 610.510952 -287.710952
4 11.45 16 1054.25 867.062458 187.187542
这里是 Alexander 的答案的一个变体,它使用来自 statsmodels 的 OLS 模型而不是 pandas ols 模型。我们可以使用公式或模型的 array/DataFrame 接口。
fittedvalues
和 resid
是具有正确索引的 pandas 系列。
predict
没有 return 一个 pandas 系列。
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
df = pd.DataFrame({'x1': [3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45],
'x2': [23, 26, 73, 72, 16],
'y': [880.37, 716.20, 974.79, 322.80, 1054.25]},
index=np.arange(10, 20, 2))
result = smf.ols('y ~ x1 + x2', df).fit()
df['yhat'] = result.fittedvalues
df['resid'] = result.resid
result2 = sm.OLS(df['y'], sm.add_constant(df[['x1', 'x2']])).fit()
df['yhat2'] = result2.fittedvalues
df['resid2'] = result2.resid
# predict doesn't return pandas series and no index is available
df['predicted'] = result.predict(df)
print(df)
x1 x2 y yhat resid yhat2 resid2 \
10 3.17 23 880.37 923.949309 -43.579309 923.949309 -43.579309
12 4.76 26 716.20 890.732201 -174.532201 890.732201 -174.532201
14 4.17 73 974.79 656.155079 318.634921 656.155079 318.634921
16 8.70 72 322.80 610.510952 -287.710952 610.510952 -287.710952
18 11.45 16 1054.25 867.062458 187.187542 867.062458 187.187542
predicted
10 923.949309
12 890.732201
14 656.155079
16 610.510952
18 867.062458
作为预览,在statsmodels master(0.7)的模型结果中有一个扩展的预测方法,但是API还没有解决:
>>> print(result.get_prediction().summary_frame())
mean mean_se mean_ci_lower mean_ci_upper obs_ci_lower \
10 923.949309 268.931939 -233.171432 2081.070051 -991.466820
12 890.732201 211.945165 -21.194241 1802.658643 -887.328646
14 656.155079 269.136102 -501.844105 1814.154263 -1259.791854
16 610.510952 282.182030 -603.620329 1824.642233 -1339.874985
18 867.062458 329.017262 -548.584564 2282.709481 -1214.750941
obs_ci_upper
10 2839.365439
12 2668.793048
14 2572.102012
16 2560.896890
18 2948.875858
将 运行 回归中的预测值和残差作为不同的列附加到数据框上是一种有用且常见的做法。我是 pandas 的新手,在执行这个非常简单的操作时遇到了问题。我知道我错过了一些明显的东西。 a very similar question 大约一年半前有人问过,但没有真正回答。
数据框目前看起来像这样:
y x1 x2
880.37 3.17 23
716.20 4.76 26
974.79 4.17 73
322.80 8.70 72
1054.25 11.45 16
我想要的只是 return 一个数据框,其中包含每个观察值的预测值和 y = x1 + x2 的残差:
y x1 x2 y_hat res
880.37 3.17 23 840.27 40.10
716.20 4.76 26 752.60 -36.40
974.79 4.17 73 877.49 97.30
322.80 8.70 72 348.50 -25.70
1054.25 11.45 16 815.15 239.10
我已经尝试使用 statsmodels 和 pandas 解决这个问题,但未能解决。提前致谢!
因此,请礼貌地组织您的问题,以便 运行 您的代码的贡献者能够轻松地完成。
import pandas as pd
y_col = [880.37, 716.20, 974.79, 322.80, 1054.25]
x1_col = [3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45]
x2_col = [23, 26, 73, 72, 16]
df = pd.DataFrame()
df['y'] = y_col
df['x1'] = x1_col
df['x2'] = x2_col
然后调用 df.head()
产生:
y x1 x2
0 880.37 3.17 23
1 716.20 4.76 26
2 974.79 4.17 73
3 322.80 8.70 72
4 1054.25 11.45 16
现在回答你的问题,尽管我不同意你的示例数据,但添加具有计算值的列相当简单:
df['y_hat'] = df['x1'] + df['x2']
df['res'] = df['y'] - df['y_hat']
对我来说,这些产量:
y x1 x2 y_hat res
0 880.37 3.17 23 26.17 854.20
1 716.20 4.76 26 30.76 685.44
2 974.79 4.17 73 77.17 897.62
3 322.80 8.70 72 80.70 242.10
4 1054.25 11.45 16 27.45 1026.80
希望对您有所帮助!
这应该是不言自明的。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x1': [3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45],
'x2': [23, 26, 73, 72, 16],
'y': [880.37, 716.20, 974.79, 322.80, 1054.25]})
model = pd.ols(y=df.y, x=df.loc[:, ['x1', 'x2']])
df['y_hat'] = model.y_fitted
df['res'] = model.resid
>>> df
x1 x2 y y_hat res
0 3.17 23 880.37 923.949309 -43.579309
1 4.76 26 716.20 890.732201 -174.532201
2 4.17 73 974.79 656.155079 318.634921
3 8.70 72 322.80 610.510952 -287.710952
4 11.45 16 1054.25 867.062458 187.187542
这里是 Alexander 的答案的一个变体,它使用来自 statsmodels 的 OLS 模型而不是 pandas ols 模型。我们可以使用公式或模型的 array/DataFrame 接口。
fittedvalues
和 resid
是具有正确索引的 pandas 系列。
predict
没有 return 一个 pandas 系列。
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
df = pd.DataFrame({'x1': [3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45],
'x2': [23, 26, 73, 72, 16],
'y': [880.37, 716.20, 974.79, 322.80, 1054.25]},
index=np.arange(10, 20, 2))
result = smf.ols('y ~ x1 + x2', df).fit()
df['yhat'] = result.fittedvalues
df['resid'] = result.resid
result2 = sm.OLS(df['y'], sm.add_constant(df[['x1', 'x2']])).fit()
df['yhat2'] = result2.fittedvalues
df['resid2'] = result2.resid
# predict doesn't return pandas series and no index is available
df['predicted'] = result.predict(df)
print(df)
x1 x2 y yhat resid yhat2 resid2 \
10 3.17 23 880.37 923.949309 -43.579309 923.949309 -43.579309
12 4.76 26 716.20 890.732201 -174.532201 890.732201 -174.532201
14 4.17 73 974.79 656.155079 318.634921 656.155079 318.634921
16 8.70 72 322.80 610.510952 -287.710952 610.510952 -287.710952
18 11.45 16 1054.25 867.062458 187.187542 867.062458 187.187542
predicted
10 923.949309
12 890.732201
14 656.155079
16 610.510952
18 867.062458
作为预览,在statsmodels master(0.7)的模型结果中有一个扩展的预测方法,但是API还没有解决:
>>> print(result.get_prediction().summary_frame())
mean mean_se mean_ci_lower mean_ci_upper obs_ci_lower \
10 923.949309 268.931939 -233.171432 2081.070051 -991.466820
12 890.732201 211.945165 -21.194241 1802.658643 -887.328646
14 656.155079 269.136102 -501.844105 1814.154263 -1259.791854
16 610.510952 282.182030 -603.620329 1824.642233 -1339.874985
18 867.062458 329.017262 -548.584564 2282.709481 -1214.750941
obs_ci_upper
10 2839.365439
12 2668.793048
14 2572.102012
16 2560.896890
18 2948.875858