使用 OLS Anova 表获取 Ptython 错误 - statsmodels

Question

我正在尝试使用statsmodels 创建一个方差分析并收到错误

[table image]

variable    value

0 x-y-20 -0.070000 1 x-y-20 0.090000 2 x-y-20 0.080000 3 x-y-20 -0.030000

代码

melt_t['variable'].replace({'x-y-20':'set-a','x-y-40':'set-b','x-y-60':'set-c'}, inplace=True)
results = ols('value ~ Q(variable)', data=melt_t).fit()
results.summary()

错误

PatsyError: Error evaluating factor: TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed
    value ~ Q(variable)
            ^^^^^^^^^^^

我正在尝试获取下表 https://i0.wp.com/pythonfordatascience.org/wp-content/uploads/2018/04/anova-statsmodel-results-1.png?w=613&ssl=1

任何建议将不胜感激！

谢谢

Answer 1

我不确定您是否真的需要 Q() 转换，但如果您确实需要/想要使用它，您似乎在 variable 周围省略了必要的引号：

data = {'variable': {0: 'x-y-20', 1: 'x-y-40', 2: 'x-y-60', 3: 'x-y-20'},
        'value': {0: -0.07, 1: 0.09, 2: 0.08, 3: -0.03}}
df = pd.DataFrame(data)
df['variable'].replace({'x-y-20':'set-a','x-y-40':'set-b','x-y-60':'set-c'}, inplace=True)
results = smf.ols('value ~ Q("variable")', data=df).fit()
results.summary()

给予（摘录）：

                             coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------------------
Intercept                 -0.0500      0.020     -2.500      0.242      -0.304       0.204
Q("variable")[T.set-b]     0.1400      0.035      4.041      0.154      -0.300       0.580
Q("variable")[T.set-c]     0.1300      0.035      3.753      0.166      -0.310       0.570

（我使用'value ~ variable' 而不使用Q() 得到同一张表。）