Python对虚拟变量回归系数的设置约束

Question

在python中有没有一种方法可以使用虚拟回归变量向OLS添加约束？我看了一下this link，在R中有一个可能的解决方案

我在数据帧上使用pandasget_dummies()，没有将drop_first设置为TRUE。在

理想情况下，我希望使用statsmodel或scipy来运行一个带有约束的回归，该约束表示我的每一个分类变量集的加权系数之和=0

=======下面是我要实现的模型和约束=====

y_{i}(t) = \alpha(t)+\sum_{r=1}^{14}\beta_{r}(t)*Rating^{r}_{i}(t)+\sum_{s=1}^{20}\gamma_{s}(t)*Sector^{s}_{i}(t)+\sum_{c=1}^{5}\sigma_{c}(t)*Country^{c}_{i}(t) ............ (1) 在哪里

\sum_{r=1}^{14}\beta_{r}(t)*weight(t) + \sum_{s=1}^{20}\gamma_{s}(t)*weight(t)+ \sum_{c=1}^{5}\sigma_{c}(t)*weight(t) = 0 ........... (2)

上面是我想对方程（1）中的模型施加的约束

抱歉，但我不知道怎么把乳胶方程放在这里。。在