Python 如何从OLS fit摘要中识别varname？

这是MLB的一个模型，据我所知，每个var名称（x1、x2、x3…）都应该与投手名称相关联。如何识别与var名称关联的投手

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:      successful_at_bat   R-squared:                       0.055
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.045
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     5.207
Date:                Tue, 01 Jun 2021   Prob (F-statistic):               0.00
Time:                        18:57:55   Log-Likelihood:                -42135.
No. Observations:               65866   AIC:                         8.574e+04
Df Residuals:                   65131   BIC:                         9.243e+04
Df Model:                         734                                         
Covariance Type:            nonrobust     
       coef  std err       t  P>|t|  [0.025  0.975]
x1   0.9994    0.020  50.594  0.000   0.961   1.038
x2   0.2606    0.139   1.871  0.061  -0.012   0.534
x3   0.2035    0.109   1.869  0.062  -0.010   0.417
x4  -0.0138    0.061  -0.224  0.822  -0.134   0.107
x5  -0.0558    0.112  -0.498  0.618  -0.276   0.164
x6   0.0275    0.073   0.375  0.708  -0.116   0.171
x7   0.0896    0.206   0.434  0.664  -0.315   0.494
x8   0.0071    0.043   0.164  0.870  -0.078   0.092
x9  -0.0242    0.049  -0.498  0.618  -0.119   0.071
x10 -0.0366    0.036  -1.028  0.304  -0.107   0.033

使用的代码：

dummy_df=pd.get_dummie（在击球数据['pitcher_name']）。重置索引（drop=True）
在bat级完成数据虚拟=pd.concat（[在bat数据重置索引（drop=True），虚拟df]，轴=1）
协变量df=pd.merge（在击球手级别上完成击球数据，在击球手级别上完成击球数据，在击球手姓名上完成击球数据，在比赛日期上完成击球数据）
y=协变量_df[“成功_在_bat”]
x=协变量测向[[击球平均值]+列表（虚拟测向列）]。值
模型=sm.OLS（y，x）
fit=model.fit（）
fit_summary=fit.summary（）

为了确定哪个投手与

x的每个变量相关，您必须使用输入数据的元数据，即一些描述哪个投手是x1或x2的数据。OLS模型提供了不同的数据，例如coef是在考虑其他参与者或x变量时，变量x对dep变量SUCCESS_at_bat的影响。我编辑了您的问题，以包括您刚才共享的代码，以便其他S/O用户也可以响应