如何在python 3.6中修改线性回归？_Python_Statsmodels_Patsy

如何在python 3.6中修改线性回归？

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如何在python 3.6中修改线性回归？,python,statsmodels,patsy,Python,Statsmodels,Patsy,代码如下所示： import statsmodels.formula.api as smf df = pd.read_csv('reg_data.csv') f = 'inf ~ rh*temp*tl*Tt*C(location)' lm = smf.ols(formula = f, data=df).fit() 但它总是给我一个错误： numbers besides '0' and '1' are only allowed with ** 文件中的数据都是不同的数字。有些有2个小数

代码如下所示：

import statsmodels.formula.api as smf

df = pd.read_csv('reg_data.csv')
f = 'inf ~ rh*temp*tl*Tt*C(location)'   
lm = smf.ols(formula = f, data=df).fit()

但它总是给我一个错误：

numbers besides '0' and '1' are only allowed with **

文件中的数据都是不同的数字。有些有2个小数，有些有更多。有没有办法解决这个问题并得到回归总结？（通过

lm.summary（）

）

提前谢谢你

哦，你发现了一个有趣的bug

首先，错误消息并不是指数据中的数字。当您在公式中键入文字数字时，会出现此错误消息，如在

中的“y~3*x”

中，它将引发该错误，因为它不喜欢3

但是你的公式里没有任何数字，那怎么回事？好的，您在公式解析器中遇到了一个错误：它检查某个东西是否是数字的方法是检查您是否可以将它传递到

int（…）

或

float（…）

并获取一个值。但是在Python中，

float（“inf”）

是一个有效的表达式，返回表示无穷大的浮点值，即使在Python中纯

inf

本身不是一个数字

我在这里提交了错误：

现在的解决方法是避免使用字符串

inf

作为其中一列的名称。（出于同样的原因，您可能也应该避免使用

nan

。）抱歉