折叠Pandas多索引或在多索引数据帧上运行OLS回归

Question

我使用pivot来改变数据的形状，现在有了一个列multiindex。我希望结果列是一个简单OLS回归中的X变量。Y是另一个具有相同行索引的序列。在

当我试着跑步的时候

model1 = ols(y = gdp0, x = MIDAS_small)

我明白了

^{pr2}$

我能想象出两种解决方案，但一种都找不到：

1. 折叠多重索引。我不需要像（'before'，'var1'）和（'after'，'var1'）这样的列，而只需要一堆'beforevar1'、'aftervar1'等，这样我就可以使用ols生成一个漂亮且足够清晰的表。

2. 有什么方法可以用多重指数进行回归吗？它似乎在某种程度上是为这类事情而设计的，尤其是面板回归，但我找不到任何相关的示例或文档。

好吧，我找到了一个不雅的解决方案： 我可以创建一个新的dataframe，循环两个列索引，并将新列插入到具有相同名称的新dataframe中，但是名称是字符串而不是元组。一定有更优雅的，单一的命令，对吧？在

Answer 1

您是否厌倦了使用Patsy的dmatricies来准备一个回归友好的数据帧？在

示例如下：

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/gettingstarted.html

当然，你可以使用disstack（）函数来删除你的distack函数。在