python glm numpy数组
我正在尝试在当前数据集上使用负二项式进行glm。我知道可以通过statmodels完成，如下所示：。但是问题是，我的数据是以二维numpy数组的形式存在的，而那里的代码假定数据是pandas格式的 我可以将数据转换成这种格式，但我的数据超过10000行，我需要对每行执行glm，只获取p值（因此我最终得到一个大于10000个p值的数组），因此我不确定代码会有多混乱，或者在时间方面会有多高效 是否可以在numpy数组上运行负二项式的glm（从statmodels或其他地方）？如果是这样，怎么办python glm numpy数组,python,numpy,glm,Python,Numpy,Glm,我正在尝试在当前数据集上使用负二项式进行glm。我知道可以通过statmodels完成，如下所示：。但是问题是，我的数据是以二维numpy数组的形式存在的，而那里的代码假定数据是pandas格式的 我可以将数据转换成这种格式，但我的数据超过10000行，我需要对每行执行glm，只获取p值（因此我最终得到一个大于10000个p值的数组），因此我不确定代码会有多混乱，或者在时间方面会有多高效 是否可以在numpy数组上运行负二项式的glm（从statmodels或其他地方）？如果是这样，怎么办