Python 不同行的线性回归结果列

我的目标是对几行进行回归分析，并将结果存储在单独的列中，附加到我加载的数据帧中

所以，我找到了下面的代码，它给出了一个x和一个y变量的结果

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats
df = pd.read_excel("Directory\File.xlsx")
x = df.iloc[0,:]
y= df.iloc[1,:]
scipy.stats.linregress(x,y)

这给了我以下结果：

本例的初始数据帧包含3行24列

[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 16 17 19 20 21 22 24]

[100 10 61 55 29 77 61 42 70 73 98 62 25 86 49 68 26 35 62 100 56 10 97]

[57 89 25 89 48 56 67 17 98 10 25 90 17 52 85 56 18 20 74 97 82 63 45 87]

零行始终是x轴：自变量。第1行和第2行是 因变量，即y轴。现在，我想执行这个回归分析，对于每一行（从第1行开始），它必须计算结果并将它们附加到数据帧。最后，我们将增加5列，每行包含斜率、截距、右值、p值和标准差

我试着用这段代码迭代每一行（这会生成一个新的数据帧，也可以）：

但它给了我以下错误：

有没有人能告诉我我做错了什么，什么是正确的解决办法

谢谢

---

Steven

使用

\u asdict

方法将lineregress的结果转换为OrderedDictionary，然后您可以在数据帧的构造函数中使用该字典：

这是一个MCVE：

import pandas as pd
import scipy.stats


X = [1,2,3,4,7]
y = [2,4,6,9,13]

r = scipy.stats.linregress(X,y)

df = pd.DataFrame(r._asdict(), index=[0])
print(df)

输出：

      slope  intercept    rvalue    pvalue   stderr
0  1.858491   0.481132  0.989413  0.001306  0.15739

      slope  intercept    rvalue    pvalue    stderr
1  0.083478  58.123188  0.021827  0.919366  0.815204
2  0.399565  51.963768  0.096415  0.654034  0.879439

更新： 输出：

      slope  intercept    rvalue    pvalue   stderr
0  1.858491   0.481132  0.989413  0.001306  0.15739

      slope  intercept    rvalue    pvalue    stderr
1  0.083478  58.123188  0.021827  0.919366  0.815204
2  0.399565  51.963768  0.096415  0.654034  0.879439

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使用

\u asdict

方法将lineregress的结果转换为OrderedDictionary，然后可以在数据帧的构造函数中使用该字典：

这是一个MCVE：

import pandas as pd
import scipy.stats


X = [1,2,3,4,7]
y = [2,4,6,9,13]

r = scipy.stats.linregress(X,y)

df = pd.DataFrame(r._asdict(), index=[0])
print(df)

输出：

      slope  intercept    rvalue    pvalue   stderr
0  1.858491   0.481132  0.989413  0.001306  0.15739

      slope  intercept    rvalue    pvalue    stderr
1  0.083478  58.123188  0.021827  0.919366  0.815204
2  0.399565  51.963768  0.096415  0.654034  0.879439

更新： 输出：

      slope  intercept    rvalue    pvalue   stderr
0  1.858491   0.481132  0.989413  0.001306  0.15739

      slope  intercept    rvalue    pvalue    stderr
1  0.083478  58.123188  0.021827  0.919366  0.815204
2  0.399565  51.963768  0.096415  0.654034  0.879439

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我希望每一行都能做到。我怎么做？你的X排是什么？并且，您的y行与数据帧的其余部分交互？我的x行是第0行。我的y行确实在数据帧的其余部分进行迭代。谢谢Scott！我试了三排，但他只给了我前两排中的一排。代码是否需要调整？我调整了df.iloc中的值，但似乎没有做任何事情源数据帧有三行吗？然后是的，第一行是X，在第1行和第2行上运行两个回归。如果源数据帧有4行，那么应该得到三个回归。不需要修改。我希望它对每一行都这样做。我怎么做？你的X排是什么？并且，您的y行与数据帧的其余部分交互？我的x行是第0行。我的y行确实在数据帧的其余部分进行迭代。谢谢Scott！我试了三排，但他只给了我前两排中的一排。代码是否需要调整？我调整了df.iloc中的值，但似乎没有做任何事情源数据帧有三行吗？然后是的，第一行是X，在第1行和第2行上运行两个回归。如果源数据帧有4行，那么应该得到三个回归。不需要修改。