1

私はパネルを構築しました.pはデータフレームから、dfiはそのように

p=dfi.to_panel()

そしてpは次のようになります

In [1334]: p
Out[1334]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 3 (items) x 80 (major_axis) x 20 (minor_axis)
Items axis: bid to px
Major_axis axis: 2013-01-02 05:00:00 to 2013-04-29 04:00:00
Minor_axis axis: 02005NAB6 to 893647AP2

私はそのようにモデルを構築しました（モデルは合理的に見えます）

m=pd.ols(y=p['bid'],x={'px':p['px'],'qty':p['qty']},entity_effects=True, intercept=False)

新しいデータが与えられた場合、どのように予測を行うのですか?

私はこのようなものを機能させることさえできません。

m.predict(x=dfi) and m.predict(x=dfi.dropna()) both give NaN for all rows.

もう少し役立つように、これを pandas/stats/tests/test_ols.py から取得しました

y = tm.makeTimeDataFrame()
x = Panel({'x1': tm.makeTimeDataFrame(),
           'x2': tm.makeTimeDataFrame()})

result = ols(y=y, x=x)

pred=result.predict(x=x)

この予測を試すと、

ValueError                                Traceback (most recent call last)
...Omitted...

/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/panel.pyc in reindex(self, major, minor, method, major_axis, minor_axis, copy, **kwargs)
    815 
    816     def _reindex_multi(self, items, major, minor):
--> 817         a0, a1, a2 = len(items), len(major), len(minor)
    818 
    819         values = self.values

ValueError: Must specify at least one axis
4

1 に答える 1

0

メソッドが機能しない理由はわかりませんpredictが、方向の問題であると思われます。問題は、固定効果列を自分で追加する必要があるため、手動で予測するのは簡単ではないことです。

問題をスタンドアロンで再現する可能性がある GitHub の問題を追加して (偽のデータを使用しても問題ありません)、誰かが詳しく調べられるようにすることはできますか? 現時点では、これを真剣に検討することはできません。

于 2013-05-09T06:22:32.497 に答える