Python 基于groupby的OLS回归

我想使用pandas和groupby运行OLS回归

我正在尝试以下代码：

import pandas as pd
from pandas.stats.api import ols

df=pd.read_csv(r'F:\File.csv')
result=df.groupby(['FID']).apply(lambda x: ols(y=df[x['MEAN']], x=df[x['Accum_Prcp'],x['Accum_HDD']]))
print result

但这也带来了：

File "C:\Users\spotter\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1150, in _convert_to_indexer
    raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask])

    KeyError: '[ 0.84978328  0.72115778  0.53965104  0.52955655  0.73372541  0.64617074\n  0.60040938  0.7147218   0.65533535  0.57980322  0.57382068  0.56543435\n  0.70740831  0.9245337   0.54859569  0.6789395   0.7086157   0.3835853\n  0.54924104  0.80813778  0.83758118  0.22673391  0.26594087  0.63650468\n  0.89889911  0.38324657  0.30235986  0.62922678  0.55219822  0.55950705\n  0.71137557  0.53631811  0.70158798  0.87116361  0.93751381  0.91125518\n  0.80020908  0.75301262  0.82391046  0.77483673  0.63069573  0.44954455\n  0.83578862  0.56338649  0.64236039  0.93270243  0.93077291  0.83847668\n  0.8268959   0.85400317  0.74319769  0.94803537  0.97484929  0.45366017\n  0.80823694  0.82028051  0.63960395  0.63015722  0.73132888  0.55570184\n  0.83265402  0.75009687  0.58207032  0.92064804  0.91058008  0.86726397\n  0.89204098  0.95573514  0.75704367  0.80786363  0.87448548  0.7553715\n  0.88965962  0.82828493  0.82423891  0.81034742  0.90104876  0.78875473\n  0.97369268] not in index'

我的语法有什么不正确的地方吗

在没有groupby的情况下执行此操作将是这样的：

result = ols(y=df['MEAN'], x=df[['Accum_HDD','Accum_Prcp']])

FID  Image_Date   MEAN  Accum_Prcp   Accum_HDD
1     19920506     2.0   500.0        1000.0
1     19930506     1.7   450.0        1050.0
2     19920506     2.7   456.0        992.0
2     19930506     1.9   376.0        800.0 

这是正确的

我的数据框看起来像这样：

result = ols(y=df['MEAN'], x=df[['Accum_HDD','Accum_Prcp']])

FID  Image_Date   MEAN  Accum_Prcp   Accum_HDD
1     19920506     2.0   500.0        1000.0
1     19930506     1.7   450.0        1050.0
2     19920506     2.7   456.0        992.0
2     19930506     1.9   376.0        800.0 

尝试：

---

返回：

FID\u3\n----------------------回归分析总结。。。4\n--------------------回归分析总结。。。5\n--------------------回归分析总结。。。6\n--------------------回归分析总结。。。7\n--------------------回归汇总…

，因此基本上它返回groupby中每个项目的

\n

。或者，我可能无法打印出每个项目并在python环境中查看它们。我可能希望迭代

groupby

对象。