忽略Python中的NAN'；s Stats模型

在statsmodels中是否有一种忽略NAN的通用方法

我正在使用statsmodels的

AnovaRM

函数对各种数据集运行重复测量ANOVAs。不同行的不同列中缺少值。运行

AnovaRM

时，它显然会返回F-和p-值的

nan

我试过了

aovrm = AnovaRM(df3, 'RT', 'id', within=['iv'], missing = 'drop')

但是，如中所述，这似乎不适用于

AnovaRM

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到目前为止，我只是排除了缺少数据点的受试者，但这是a）事实上不是点，b）对于许多数据集来说根本不可行。

来自AnovaRM文档字符串

“此实现目前仅支持完全平衡的设计。”

（AnvaRM尚未添加到在线文档中。）

因此，模型的一般缺失选项不适用于AnovaRM。这主要是因为重复测量方差分析所依据的限制性假设

作为替代方案，文献中的一般建议是使用混合效应模型，该模型在statmodels中的MixedLM中可用。 其他选择是使用GEE或OLS的固定效果