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(pandas)pd.ols と (statsmodels)sm.ols の両方を使用して、回帰直線を使用して回帰散布図を取得しようとしましたが、散布図を取得できますが、取得するためのパラメーターを取得できないようですプロットする回帰直線。ここでカットアンドペーストコーディングを行っていることはおそらく明らかです:-((これをガイドとして使用: http://nbviewer.ipython.org/github/weecology/progbio/blob/master/ipynbs/statistics.ipynb

私のデータは pandas DataFrame にあり、x 列は merged2[:-1].lastqu で、y データ列は merged2[:-1].Units です。コードは次のようになりました: 回帰を取得するには:

def fit_line2(x, y):
    X = sm.add_constant(x, prepend=True) #Add a column of ones to allow the calculation of the intercept
    model = sm.OLS(y, X,missing='drop').fit()
    """Return slope, intercept of best fit line."""
    X = sm.add_constant(x)
    return model
model=fit_line2(merged2[:-1].lastqu,merged2[:-1].Units)
print fit.summary()

^^^^大丈夫そうです

intercept, slope = model.params  << I don't think this is quite right
plt.plot(merged2[:-1].lastqu,merged2[:-1].Units, 'bo')
plt.hold(True)

^^^^^これで散布図が完成します****そして以下では回帰直線が得られません

x = np.array([min(merged2[:-1].lastqu), max(merged2[:-1].lastqu)])
y = intercept + slope * x
plt.plot(x, y, 'r-')
plt.show()

データフレームのスニペット: [:-1] は、現在の期間をデータから削除します。これは、後で投影されます

Units   lastqu  Uperchg lqperchg    fcast   errpercent  nfcast
date                            
2000-12-31   7177    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2001-12-31   10694   2195.000000     0.490038    NaN     10658.719019    1.003310    NaN
2002-12-31   11725   2469.000000

編集：

私ができることがわかりました：

fig = plt.figure(figsize=(12,8))
fig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, "lastqu", fig=fig)

ここで説明されているようにStatsmodels doc は、私が望んでいた主なもの (およびそれ以上) を取得しているようですが、以前のコードでどこが間違っていたのかを知りたいです!

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配列と変数に含まれる値を確認してください。

私の推測では、Python の最小値と最大値を使用しているため、x は単なる nans です。少なくとも、私が現在開いている Pandas のバージョンではそうなります。

nanmin メソッドと max メソッドは、 s または欠損値の処理方法を知っているため、機能するはずです。

>>> x = pd.Series([np.nan,2], index=['const','slope'])
>>> x
const   NaN
slope     2
dtype: float64

>>> min(x)
nan
>>> max(x)
nan

>>> x.min()
2.0
>>> x.max()
2.0
于 2014-01-24T19:56:29.797 に答える