Python 将OLS模型应用于不同的数据帧？

我已经创建了一个3位数邮政编码数据的OLS模型：

x = nsaid_df[['Segment', 'FTE_A', 'FTE_B', 'FTE_C', 'inc100k']]
y = nsaid_df['Sales']
model = sm.OLS(y, x, missing='drop').fit()
model.summary()

该模型将人口统计数据（3位数的邮政编码）与产品销售联系起来。我现在想用这个模型来预测5位数邮政编码的销售额。我有一个数据框，包含与3位型号完全相同的系列，但每个5位的邮政编码。我本以为我可以简单地写下：

predict5 = model.predict(alx5)

这给出了一个有点神秘的错误消息：

形状（33678,15）和（5，）未对齐：15（尺寸1）！=5（尺寸0）

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我的问题是，如何使用我的模型预测数据帧中的值，该数据帧不同于用于拟合原始模型的数据帧？

看起来与这个问题相同

所以答案是：

new_x = alx5[['Segment', 'FTE_A', 'FTE_B', 'FTE_C', 'inc100k']]
alx5.loc[:, 'NSAID'] = model.predict(new_x)

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@WoodChopper-不同错误的可能副本如果它解决了您的问题，您可以接受您自己的问题并关闭它。