如何将列表中的多个元素传递给自定义函数中的参数-Python

我创建了一个函数，它是statsmodels包的统计回归函数的包装器。 我可以将一个因变量和一个自变量无误地传递给参数。当我试图传递多个列（自变量）时，就会出现问题，例如exog=['indvar1'，'indvar2'] 我已尝试将数据框列转换为列表

pred = df.columns.tolist()
pred = df.columns.values.tolist()

但我还是犯了同样的错误

The error is : KeyError: "None of [Index([('TARP', 'Lehman', 'Recovery_Act', 'T10Y2Y', 'DFF')], dtype='object')] are in the [columns]"

此功能：

Bob1 = sect_arma1.cv(model_data,endog ='Technology',exog = pred)

根据错误描述，此行出现内部故障：

280 --> exog = X[[exog]][1:Train_size]

---

注意，endog参数不会失败，因为一个引用的变量起作用，例如“Technology”

使用下面描述的适合您需要的任何方法。对于下面的所有示例，我将使用此解决方案结尾处生成的虚拟数据

获取列名列表： 您可以通过

df.columns.tolist（）

获得列名列表

df.columns.tolist（）

输出：

['x', 'y']

array([[ 18, 120],
       [ 20, 110],
       [ 22, 120],
       [ 25, 135]])

[18, 20, 22, 25]

    x    y
0  18  120
1  20  110
2  22  120
3  25  135

以numpy数组的形式获取数据： 您可以通过numpy数组获取数据，如下所示

df.to_numpy（）

输出：

['x', 'y']

array([[ 18, 120],
       [ 20, 110],
       [ 22, 120],
       [ 25, 135]])

[18, 20, 22, 25]

    x    y
0  18  120
1  20  110
2  22  120
3  25  135

以列表形式获取列的数据： 您可以按如下列表获取某列的数据

df['x'].tolist（）

输出：

['x', 'y']

array([[ 18, 120],
       [ 20, 110],
       [ 22, 120],
       [ 25, 135]])

[18, 20, 22, 25]

    x    y
0  18  120
1  20  110
2  22  120
3  25  135

---

虚拟数据 让我们先做一些虚拟数据来解释一些事情

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
df=pd.DataFrame（{'x'：[18,20,22,25]，'y'：[120110120135]}）
打印（df）

输出：

['x', 'y']

array([[ 18, 120],
       [ 20, 110],
       [ 22, 120],
       [ 25, 135]])

[18, 20, 22, 25]

    x    y
0  18  120
1  20  110
2  22  120
3  25  135

---

想一个方法让人们可以复制你的问题，然后给出解决方案。给出一些示例数据。然后用最少的代码使用statsmodel执行某些操作（因为您提到了它），然后显示错误。我最近最喜欢的stackoverflow页面：。强烈推荐！不要使用

.values

。我们没有您的代码的其余部分（您可能应该纠正这一点），但我的猜测是它非常不规范。此外，变量和函数名应遵循带有下划线的

小写形式。