无法修复“ValueError:DataFrame构造函数调用不正确！”

Question

我被要求按照以下步骤编写一个线性回归程序。在

1. 加载R数据集mtcars作为pandas数据帧。在
2. 考虑自变量wt的对数和因变量mpg的对数，建立了另一个线性回归模型。在
3. 用数据拟合模型，并显示R平方值

我是Python统计的初学者。在

我尝试在不转换为新数据帧的情况下获取日志值，但出现了一个错误：“TypeError:'OLS'object is not subscribable”

import statsmodels.api as sa
import statsmodels.formula.api as sfa
import pandas as pd
import numpy as np

cars = sa.datasets.get_rdataset("mtcars")
cars_data = cars.data
lin_mod1 = sfa.ols("wt~mpg",cars_data)
lin_mod2 = pd.DataFrame(lin_mod1)
lin_mod2['wt'] = np.log(lin_mod2['wt'])
lin_mod2['mpg'] = np.log(lin_mod2['mpg'])
lin_res1 = lin_mod2.fit()
print(lin_res1.summary())

预期结果是线性回归后的表格，但实际输出是错误的

[ValueError: DataFrame constructor not properly called!]

Answer 1

这可能对你有用。在

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
mtcars = sm.datasets.get_rdataset('mtcars')
mtcars_data = mtcars.data
liner_model = sm.formula.ols('np.log(wt) ~ np.log(mpg)',mtcars_data)
liner_result = liner_model.fit()
print(liner_result.rsquared)