按类别划分的python多项式

我是python新手，正在尝试从excel重新创建分析。我的目标是预测任何给定工作日的月末交易量。我想得到一个月内（工作日）交易量的趋势方程。Y是数量，X是当月的工作日

Days    Percent     Category
1       0.2748       Apple
2       0.3388       Apple
3       0.4000       Orange
4       0.4584       Orange
5       0.5140       Apple

数据是每个工作日记录的执行量+计划量的趋势。它从低位开始，然后在月底达到或接近实际量的100%。例如，今天是5月的第13个工作日。趋势方程（z）给出了75%。我会用今天的总数来计算月底。希望这是有道理的

我能够用python编写一个简单的代码，为一个类别获得z值。数据有多个类别。如何将多个类别的产品化？我想保存此数据并使用另一个工具进行报告

import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import numpy.polynomial.polynomial as poly
import csv

df = pd.read_csv('C:\\Users\\Desktop\\HawthornTrend.csv')

df1=df.rename(columns = {'Days':'x'})
df1=df1.rename(columns = {'Percent':'y'})

X=df1['x'].values
Y=df1['y'].values

X=X.reshape(81,1)
Y=Y.reshape(81,1)

X1 = np.array(df1['x'])
Y1 = np.array(df1['y'])
z = np.polyfit(X1,Y1,3)
p = np.poly1d(z)
p(13) ## values needs to be stored for reporting.

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在我阅读时，我不清楚您能够“[获取]z值”的类别以及该类别与您需要的其他类别之间的关系。分类是什么？你是说

p（13）

是一个类别吗？或者结果变量

p

中的一个索引值是一个类别？抱歉。我没有将该类别包括在此数据中。它将类似于此类别日期百分比编辑以包含类别。通过使用groupby使其正常工作。我想将工作日添加到数据集中。你知道怎么做吗？在我读的时候，我不清楚你能为哪一个类别“[获取]z值”，以及该类别与你需要的其他类别之间的关系。分类是什么？你是说

p（13）

是一个类别吗？或者结果变量

p

中的一个索引值是一个类别？抱歉。我没有将该类别包括在此数据中。它将类似于此类别日期百分比编辑以包含类别。通过使用groupby使其正常工作。我想将工作日添加到数据集中。你知道怎么做吗？