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python - 将 statsmodels 摘要对象转换为 Pandas Dataframe

coder 2023-08-20 原文

我正在 Windows 10 上使用 statsmodels.formula.api(ver 0.9.0)进行多元线性回归。拟合模型并使用以下行获取摘要后，我得到摘要对象格式的摘要. 

X_opt  = X[:, [0,1,2,3]]
regressor_OLS = sm.OLS(endog= y, exog= X_opt).fit()
regressor_OLS.summary()


                          OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.951
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.948
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     296.0
Date:                Wed, 08 Aug 2018   Prob (F-statistic):           4.53e-30
Time:                        00:46:48   Log-Likelihood:                -525.39
No. Observations:                  50   AIC:                             1059.
Df Residuals:                      46   BIC:                             1066.
Df Model:                           3                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const       5.012e+04   6572.353      7.626      0.000    3.69e+04    6.34e+04
x1             0.8057      0.045     17.846      0.000       0.715       0.897
x2            -0.0268      0.051     -0.526      0.602      -0.130       0.076
x3             0.0272      0.016      1.655      0.105      -0.006       0.060
==============================================================================
Omnibus:                       14.838   Durbin-Watson:                   1.282
Prob(Omnibus):                  0.001   Jarque-Bera (JB):               21.442
Skew:                          -0.949   Prob(JB):                     2.21e-05
Kurtosis:                       5.586   Cond. No.                     1.40e+06
==============================================================================

我想对显着性水平为 0.05 的 P 值进行反向消除。为此，我需要删除具有最高 P 值的预测变量并再次运行代码。

我想知道是否有办法从摘要对象中提取 P 值，这样我就可以使用条件语句运行循环并找到重要变量，而无需手动重复这些步骤。

谢谢。

最佳答案

@Michael B 的回答效果很好，但需要“重新创建”表格。表格本身实际上可以直接从 summary().tables 属性中获得。此属性中的每个表(这是一个表列表)都是一个 SimpleTable , 它有输出不同格式的方法。然后我们可以将任何这些格式作为 pd.DataFrame 读回:

import statsmodels.api as sm

model = sm.OLS(y,x)
results = model.fit()
results_summary = results.summary()

# Note that tables is a list. The table at index 1 is the "core" table. Additionally, read_html puts dfs in a list, so we want index 0
results_as_html = results_summary.tables[1].as_html()
pd.read_html(results_as_html, header=0, index_col=0)[0]

关于python - 将 statsmodels 摘要对象转换为 Pandas Dataframe，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51734180/

statsmodelsDataframesectionresultspythonpandas

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