Używam regresji OLS za pomocą pandas.stats.api.ols
użyciu groupby
z następującego kodu:Print OLS Podsumowanie regresji do pliku tekstowego
from pandas.stats.api import ols
df=pd.read_csv(r'F:\file.csv')
result=df.groupby(['FID']).apply(lambda d: ols(y=d.loc[:, 'MEAN'], x=d.loc[:, ['Accum_Prcp', 'Accum_HDD']]))
for i in result:
x=pd.DataFrame({'FID':i.index, 'delete':i.values})
frame = pd.concat([x,DataFrame(x['delete'].tolist())], axis=1, join='outer')
del frame['delete']
print frame
ale zwraca błąd:
AttributeError: 'OLS' object has no attribute 'index'
mam około 2000 pozycji w mojej grupie i po wydrukowaniu każdego z nich wyglądają mniej więcej tak:
-
------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------
Formula: Y ~ <Accum_Prcp> + <Accum_HDD> + <intercept>
Number of Observations: 79
Number of Degrees of Freedom: 3
R-squared: 0.1242
Adj R-squared: 0.1012
Rmse: 0.1929
F-stat (2, 76): 5.3890, p-value: 0.0065
Degrees of Freedom: model 2, resid 76
-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
Variable Coef Std Err t-stat p-value CI 2.5% CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
Accum_Prcp 0.0009 0.0003 3.28 0.0016 0.0004 0.0015
Accum_HDD 0.0000 0.0000 1.98 0.0516 0.0000 0.0000
intercept 0.4750 0.0811 5.86 0.0000 0.3161 0.6340
---------------------------------End of Summary---------------------------------
Chcę móc eksportować każdy z nich do pliku CSV, aby można było wyświetlić je osobno.
wierzę 'ols.summary()' jest faktycznie wyjście jako tekst, a nie jako 'DataFrame'. Zazwyczaj korzystałem z drukowania jednego lub więcej plików tekstowych do przechowywania. – Stefan
gdy próbuję coś takiego: 'for i w wyniku: i.to_csv (os.path.join (outpath, i + '. Csv')' zwraca 'AttributeError: 'OLS' obiekt nie ma atrybutu" to_csv'' –
Której procedury "OLS" używasz? 'Statsmodels'? – Stefan