OLS с пандами: индекс даты и времени как предиктор

Я хотел бы использовать функцию Pandas OLS, чтобы подогнать линию тренда к моей серии данных. Кто-нибудь знает, как использовать индекс даты и времени из серии pandas в качестве предиктора в OLS?

Например, пусть говорят, что у меня есть простой временной ряд:

>>> ts
2001-12-31    19.828763
2002-12-31    20.112191
2003-12-31    19.509116
2004-12-31    19.913656
2005-12-31    19.701649
2006-12-31    20.022819
2007-12-31    20.103024
2008-12-31    20.132712
2009-12-31    19.850609
2010-12-31    19.290640
2011-12-31    19.936210
2012-12-31    19.664813
Freq: A-DEC

Я хотел бы сделать на нем OLS, используя индекс в качестве предиктора:

model = pd.ols(y=ts,x=ts.index,intercept=True)

Но поскольку x представляет собой список индексов даты и времени, функция возвращает ошибку. У кого-нибудь есть идея?

Я мог бы использовать линейный регресс из scipy.stats, но мне интересно, возможно ли это с Pandas.

Спасибо, Грег


python pandas datetime series linear-regression
person leroygr    schedule 16.01.2013    source источник
comment
У моих панд нет функции ols. Не могли бы вы добавить, как его импортировать? Возможно, обновите вопрос.   -  person Sören    schedule 22.06.2018

Ответы (1)


arrow_upward
5
arrow_downward

Проблема в том, что вы не можете передать Index в ols.
Измените его на Series:

In [153]: ts
Out[153]: 
2011-01-01 00:00:00    19.828763
2011-01-01 01:00:00    20.112191
2011-01-01 02:00:00    19.509116
Freq: H, Name: 1

In [158]: type(ts.index)
Out[158]: pandas.tseries.index.DatetimeIndex


In [154]: df = ts.reset_index()

In [155]: df
Out[155]: 
                index          1
0 2011-01-01 00:00:00  19.828763
1 2011-01-01 01:00:00  20.112191
2 2011-01-01 02:00:00  19.509116

In [160]: type(df['index'])
Out[160]: pandas.core.series.Series


In [156]: model = pd.ols(y=df[1], x=df['index'], intercept=True)

In [163]: model
Out[163]: 

-------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------

Formula: Y ~ <x> + <intercept>

Number of Observations:         3
Number of Degrees of Freedom:   1

R-squared:        -0.0002
Adj R-squared:    -0.0002

Rmse:              0.3017

F-stat (1, 2):       -inf, p-value:     1.0000

Degrees of Freedom: model 0, resid 2

-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
      Variable       Coef    Std Err     t-stat    p-value    CI 2.5%   CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
             x     0.0000     0.0000       0.00     0.9998    -0.0000     0.0000
     intercept     0.0000 76683.4934       0.00     1.0000 -150299.6471 150299.6471
---------------------------------End of Summary---------------------------------
person Theodros Zelleke    schedule 16.01.2013
comment
Похоже, это решение больше не работает (через 2 года). См. здесь: stackoverflow.com /questions/30425490/ Возможно, из-за изменений, которые панды внесли в индекс даты и времени? - person JohnE; 25.05.2015