Python OLS回归中的计数

我有一个名为

df

的数据帧。在这个数据框架中，我有一个名为

true\u或

的列，它只包含1或0个值，还有一个名为

weekday

的列，它以一周中的某一天为单位，并将其表示为数字0-6

我正在尝试用statsmodels OLS建立一个线性回归模型，该模型测量一周中的某一天对

true\u或\u false

列中的1值数量的影响程度。 这是我尝试过的代码：

fit = ols('true_or_false ~ C(weekday)', data=df).fit() 
fit.summary()

---

我需要以某种方式计算一周中某一天有多少次

true\u或\u false

保持值1，并将其传递到OLS公式中。我该怎么做？

您确定需要OLS吗？如果你的回答是二元的，那应该是逻辑回归？我的回答不应该是二元的。我想要一个数量为1的值的计数。不是1还是0的分类。对不起，如果我不懂.IIUC，你可以

new_df=df.groupby（“工作日”，as_index=False）[“true”或[u False”].sum（）

，然后对这个

new_df

进行回归。如果你对1求和，那么这是二项分布，你使用逻辑回归，因为你的响应变量是比例的变量换句话说，你丢失了0的信息，对吗？你没用吗？