如何在自定义函数Python中将列表中的多个元素传递给参数

Question

我创建了一个函数，它是statsmodels包的统计回归函数的包装器。 我可以将一个因变量和一个自变量无误地传递给参数。当我试图传递多个列（自变量）时，就会出现问题，例如exog=['indvar1'，'indvar2'] 我已尝试将数据框列转换为列表

pred = df.columns.tolist()
pred = df.columns.values.tolist()

但我还是犯了同样的错误

The error is : KeyError: "None of [Index([('TARP', 'Lehman', 'Recovery_Act', 'T10Y2Y', 'DFF')], dtype='object')] are in the [columns]"

此功能：

Bob1 = sect_arma1.cv(model_data,endog ='Technology',exog = pred)

根据错误描述，此行出现内部故障：

280 --> exog = X[[exog]][1:Train_size]

注意，endog参数不会失败，因为一个引用的变量起作用，例如“Technology”

Answer 1

使用下面描述的适合您需要的任何方法。对于下面的所有示例，我将使用此解决方案结尾处生成的虚拟数据

Get a list of column names:

You can get a list of column names by df.columns.tolist().

df.columns.tolist()

输出：

['x', 'y']

Get the data as numpy array:

You can get the data a numpy array as follows.

df.to_numpy()

输出：

array([[ 18, 120],
       [ 20, 110],
       [ 22, 120],
       [ 25, 135]])

Get the data of a column as list:

You can get the data of a certain column as a list as follows.

df['x'].tolist()

输出：

[18, 20, 22, 25]

---

虚拟数据

让我们先做一些虚拟数据来解释一些事情

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'x': [18,20,22,25], 'y': [120,110,120,135]})
print(df)

输出：

    x    y
0  18  120
1  20  110
2  22  120
3  25  135