Python应用迭代回归

我正在努力获得以下输出

数据集优先：

我一直在使用以下代码获取输出，但每次都失败：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

df=pd.read_excel('I:/Python/Data/Copy.xlsx')

grouped = df.groupby('Test Event')

for test_event, g in grouped:
    print('Test Event: {}'.format(test_event))
df_np=np.array(g)

x=np.array(df_np[:,3],dtype=float)
y=np.array(df_np[:,4],dtype=float)

for i, pair in enumerate(zip(x, y)):

    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(np.delete(x,i),np.delete(y,i))

    print('slope', slope, 'for data without pair', i, ':', pair) 

这就是所需要的：对于每个测试事件，都有一个唯一的ID。对于每个唯一的ID，都有一个斜率。获得坡度的方法在图像的注释部分提到

我如何着手解决这个问题

在jupyter笔记本中，需要的最终输出如下：

它仅为测试事件111和112的“无对9的数据”提供输出

我需要“无对0的数据”、“无对9的数据”作为每个事件的输出。

---

您需要按如下方式缩进代码，以确保循环中存在循环：

for test_event, g in grouped:
    # loop over the groups
    print('Test Event: {}'.format(test_event))
    df_np=np.array(g)
    x=np.array(df_np[:,3],dtype=float)
    y=np.array(df_np[:,4],dtype=float)
    for i, pair in enumerate(zip(x, y)):
        # loop over the rows within each group
        slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(np.delete(x,i),np.delete(y,i))
        print('slope', slope, 'for data without pair', i, ':', pair)

不必转换为数组和zip，一种稍微简单的方法是：

grouped = df.groupby('Test Event')
df["slope"] = np.NaN
for test_event, g in grouped:
    print('Test Event: {}'.format(test_event))
    for i in g.index:
        others = g.loc[g.index != i, ["x-axis", "y-axis"]]
        slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(others)
        print ("slope", slope, 'for data without pair', i)
        df.loc[i, "slope"] = slope

---

这也会将斜率添加到数据帧。

您的代码得到了什么输出？@Stuart，我添加了我使用Jupyter笔记本获得的输出。@Stuart，从输出图像可以看出，代码只查看事件111和事件112的对9。我希望它从第0对变为第9对。检查是否为x和y选择了正确的列-记住编号从0开始。它可能是x=np.arraydf_np[：，3]。。。y=np.arraydf_np[：，4]。。。。另外，请检查您的表格，上面的代码中似乎没有显示缩进选项卡。我假设您实际使用的代码中有缩进。请尝试在上面的代码中添加缩进，使其匹配。这可能是问题的根源。这个解决方案确实有效。是的，第二个解决方案比我尝试的第一个要好得多。要编辑代码的哪一部分，如果现在不是1点，我需要删除两个点并计算其他8点的斜率？我的意思是对于事件111，如果我删除点0,1；0,2;0,3;...;0,9，然后我得到10个斜率。1,2需要进行类似的操作；1,3;1,4...1,9. 如果这超出了当前问题的范围，我将创建一个新的。在g.index:，或使用例如itertools.combinationsg.index，leng.index-2中的j进一步嵌套循环，以获得每次移除两个点的所有索引组合。如果你需要更详细的信息，可以问一个新问题。是的，我正在问一个新问题，因为这里的解释可能会很长。再次感谢您的帮助！他问了一个新问题。