Python数据帧中的滚动回归估计

我有这样一个数据帧：

           Date         Y         X1         X2          X3
22   2004-05-12  9.348158e-09  0.000081  0.000028     0.000036   
23   2004-05-13  9.285989e-09  0.000073  0.000081     0.000097   
24   2004-05-14  9.732308e-09  0.000085  0.000073     0.000096   
25   2004-05-17  2.235977e-08  0.000089  0.000085     0.000099   
26   2004-05-18  2.792661e-09  0.000034  0.000089     0.000150   
27   2004-05-19  9.745323e-09  0.000048  0.000034     0.000053 

......

1000   2004-05-20  1.835462e-09  0.000034  0.000048     0.000099   
1001   2004-05-21  3.529089e-09  0.000037  0.000034     0.000043   
1002   2004-05-24  3.453047e-09  0.000043  0.000037     0.000059   
1003   2004-05-25  2.963131e-09  0.000038  0.000043     0.000059   
1004   2004-05-26  1.390032e-09  0.000029  0.000038     0.000054   

我想运行一个滚动100天窗口OLS回归估计，即：

首先，对于第101行，我使用第1行到第100行对Y-X1、X2、X3进行回归，并估计第101行的Y

然后对于第102行，我使用第2行到第101行对Y-X1、X2、X3进行回归，并估计第102行的Y

然后，对于第103行，我使用第2行到第101行对Y-X1、X2、X3进行回归，并估计第103行的Y

直到最后一排

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如何做到这一点？

我还需要做一些滚动回归，并在pandas.ols中遇到了pandas折旧函数的问题。

model = pd.stats.ols.MovingOLS(y=df.Y, x=df[['X1', 'X2', 'X3']], 
                               window_type='rolling', window=100, intercept=True)
df['Y_hat'] = model.y_predict

下面是我的作品

基本上，我首先使用创建一个空的numpy数组，然后使用numpy polyfit在for循环中生成回归值。然后我将numpy数组添加到panda数据帧中。希望对社会有所帮助

data = pd.DataFrame(x_data, y_data)

regression = np.zeros((len(data.index),2)) #set the regression numpy array empty first
for row in range(0, len(data.index), 1):
    y = data.y_data[row: row + 300]
    x = data.x_data[row: row + 300]
    regression[row] = np.polyfit(x, y, 1)

data['beta'] = regression[:,0]
data['alpha'] = regression[:,1]

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statsmodels 0.11.0添加了滚轴（2020年1月）

或者使用R型回归公式

model = RollingOLS.from_formula('Y ~ X1 + X2 + X3' , data = df, window=20)
rres = model.fit()
rres.params.tail()

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熊猫的哪个版本？版本是：0.18.0

print（model.summary）

df.plot.scatter（x='x'，y='y'，s=0.1）

此功能似乎已被弃用，其他软件包中是否有替代品？@Lost1

x.rolling（window=60）.apply（sm.ols）

有没有办法重叠窗口？@guy我认为它们重叠了。方法不错，但我认为存在问题。该行将超出范围，因为您要求返回[行：行+300]内的数据。我认为在for循环中，您需要迭代到

len（data.index）-300
model = RollingOLS.from_formula('Y ~ X1 + X2 + X3' , data = df, window=20)
rres = model.fit()
rres.params.tail()