Python statsmodels线性回归-patsy公式，包括模型中的所有预测因子

假设我有一个数据帧（我们称之为

DF

），其中

y

是因变量，

x1、x2、x3

是自变量。在R中，我可以使用以下代码拟合线性模型，

将包括模型中的所有自变量：

# R code for fitting linear model
result = lm(y ~ ., data=DF)

---

如果不将我所有的自变量显式地添加到公式中，我想不出如何使用patsy公式来处理statsmodels。patsy是否有与R的

等效的代码？我在patsy的文档中没有找到它

我在patsy文档中也没有找到类似的

。但它在简洁性方面的不足，可以通过在Python中提供强大的字符串操作来弥补。因此，您可以使用

all_columns = "+".join(DF.columns - ["y"])

在您的情况下，这将提供

x1+x2+x3

。最后，您可以使用

y

创建字符串公式，并将其传递给任何拟合过程

my_formula = "y~" + all_columns
result = lm(formula=my_formula, data=DF)

---

我在patsy文档中也没有找到类似的

。但它在简洁性方面的不足，可以通过在Python中提供强大的字符串操作来弥补。因此，您可以使用

all_columns = "+".join(DF.columns - ["y"])

在您的情况下，这将提供

x1+x2+x3

。最后，您可以使用

y

创建字符串公式，并将其传递给任何拟合过程

my_formula = "y~" + all_columns
result = lm(formula=my_formula, data=DF)

---

不，不幸的是，这在帕西还不存在。看看这个。

不，不幸的是，这在帕特西还不存在。见此。

因为这仍然没有包含在

patsy

中，所以我编写了一个小函数，当我需要在所有列中运行

statsmodels

模型时调用它（可选例外情况）

def ols_公式（df，相依变量，*排除列）：
'''
为给定的statsmodels（patsy）生成R样式公式
dataframe、因变量和可选的排除列
作为字符串
'''
df_columns=list（df.columns.values）
df_列。删除（依赖变量）
对于排除在外的列：
df_列。移除（列）
返回依赖的_var+'~'+'+'.join（df_列）

---

例如，对于一个名为

df

的数据帧，其列

y，x1，x2，x3

，运行

ols_公式（df，'y，'x3'）

返回

'y~x1+x2'

，因为这仍然没有包含在

patsy

中，所以我编写了一个小函数，当我需要运行所有列的

statsmodels

模型时调用它（可选例外情况）

def ols_公式（df，相依变量，*排除列）：
'''
为给定的statsmodels（patsy）生成R样式公式
dataframe、因变量和可选的排除列
作为字符串
'''
df_columns=list（df.columns.values）
df_列。删除（依赖变量）
对于排除在外的列：
df_列。移除（列）
返回依赖的_var+'~'+'+'.join（df_列）

---

例如，对于名为

df

的数据帧，列为

y、x1、x2、x3

，运行

ols\u公式（df'y'，x3'）

返回

'y~x1+x2'

我目前正在使用这种方法-能够在Python中进行字符串操作当然很好！我只是想确保我没有忽略patsy中的某些内容。是的，我猜

正是因为字符串操作而不可用。另一个动态收缩的示例导出公式：选择所有以

x

开头的变量，而不是以

z

开头的变量。在R中做起来很混乱，但在Python中很简单。不过，如果有人更了解patsy，我很想找到替代方法。@SudeepJuvekar。我不认为缺少点的情况是这样。R还有一个强大而简单的字符串操作（使用paste，paste0）并提供一个智能的公式符号。因此，它只是pasty中缺少的一个功能，或者尚未实现。它未在patsy中实现的唯一原因是我和其他任何人都没有找到时间来实现：-）这里有一个部分尝试，如果其他人想试一试，讨论可能会很有用：

DF.columns-[“y”]

给了我一个错误。对我有效的语法是

DF.columns.difference（[“y”]）

我目前正在使用这种方法-能够在Python中进行字符串操作当然很好！我只是想确保我没有忽略patsy中的某些内容。是的，我猜正是由于字符串操作，

不可用。动态构造公式的另一个示例：选择以

x

开头而不是以

z

开头的所有变量。在R中很混乱，但在Python中很简单。不过，如果有人更了解帕西，我很乐意找到其他选择。我不这么认为，因为缺少一点。R还具有强大且简单的字符串操作（使用paste、paste0）并提供智能公式表示法。因此，它只是pasty中缺少的一个功能或尚未实现。它未在patsy中实现的唯一原因是我和其他任何人都没有找到时间来实现：-）这里有一个部分尝试，如果其他人想尝试，讨论可能会有用：

DF.columns-[“y”

给了我一个错误。对我有效的语法是

DF.columns.difference（[“y”]）

您能提供一个包含多个要排除的列的示例吗？您能提供一个包含多个要排除的列的示例吗？