OLS with pandas: datetime index作为预测因子

Question

我想使用pandas的OLS函数来拟合我的数据系列的趋势线。有人知道如何使用pandas系列中的日期时间索引作为OLS中的预测器吗?

例如，假设有一个简单的时间序列:

>>> 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

我想使用索引作为预测器对它进行OLS:

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

但是由于x是一个日期时间索引列表，该函数返回一个错误。有人知道吗?

我可以使用linregression from scipy。但是我想知道熊猫是否有可能。

谢谢,格雷格

Answer 1

问题是您不能将Index传递给ols。
改成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---------------------------------