python - 根据 Pandas 第一栏的多元线性回归

我有pandas.DataFrame像：

    A    D    V
0  329    0  138
1  329   42  137
2  329   72  141
3  329  106  141
4  329  135  138
5  800    0  150
6  800   30  160
......

现在，我想针对'A'中的每个名称，使用对应的数字进行线性回归。

例如，对于'329'，我想使用['0', '42', '72', '106', '135']和['138', '137', '141', '141', '138']进行线性回归。

我该怎么办？

最佳答案

如果使用pandas.DataFrame.groupby()，则可以分别处理每个名称：

码：

import numpy as np

def interp(group):
    return list(np.polyfit(group['D'].values, group['V'].values, 1))

# used as
df.groupby('A').apply(interp)

测试代码：

import pandas as pd
df = pd.read_fwf(StringIO(u"""        A    D    V
    329    0  138
    329   42  137
    329   72  141
    329  106  141
    329  135  138
    800    0  150
    800   30  160"""))

print(df.groupby('A').apply(interp))

结果：

A
329    [0.0122277757944, 138.131827919]
800             [0.333333333333, 150.0]
dtype: object

关于python - 根据 Pandas 第一栏的多元线性回归，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43289985/