Python数模笔记-StatsModels 统计回归（3）模型数据的准备
1、讀取數(shù)據(jù)文件
回歸分析問題所用的數(shù)據(jù)都是保存在數(shù)據(jù)文件中的，首先就要從數(shù)據(jù)文件讀取數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)文件的格式很多，最常用的是 .csv，.xls 和 .txt 文件，以及 sql 數(shù)據(jù)庫文件的讀取 。
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使用 pandas 從數(shù)據(jù)文件導入數(shù)據(jù)的程序最為簡單，示例如下：
（1）讀取 .csv 文件：
df = pd.read_csv("./example.csv", engine="python", encoding="utf_8_sig")# engine="python"允許處理中文路徑，encoding="utf_8_sig"允許讀取中文數(shù)據(jù)（2）讀取 .xls 文件：
df = pd.read_excel("./example.xls", sheetname='Sheet1', header=0, encoding="utf_8_sig")# sheetname 表示讀取的sheet，header=0 表示首行為標題行， encoding 表示編碼方式（3）讀取 .txt 文件：
df = pd.read_table("./example.txt", sep="\t", header=None)# sep 表示分隔符，header=None表示無標題行，第一行是數(shù)據(jù)2、數(shù)據(jù)文件的拆分與合并
統(tǒng)計回歸所需處理的數(shù)據(jù)量可能非常大，必要時需對文件進行拆分或合并，也可以用 pandas 進行處理，示例如下：
（1）將 Excel 文件分割為多個文件
（2）將 多個 Excel 文件合并為一個文件
# 將多個 Excel 文件合并為一個文件import pandas as pd## 兩個 Excel 文件合并#data1 = pd.read_excel('./example0.xls', sheetname='Sheet1')#data2 = pd.read_excel('./example1.xls', sheetname='Sheet1')#data = pd.concat([data1, data2])# 多個 Excel 文件合并dfData = pd.read_excel('./example0.xls', sheetname='Sheet1')for i in range(1, 20):fileName = './example_{}.xls'.format(str(i))dfNew = pd.read_excel(fileName)dfData = pd.concat([dfData, dfNew])dfData.to_excel('./example', index = False)# = 關注 Youcans，分享原創(chuàng)系列 https://blog.csdn.net/youcans =3、數(shù)據(jù)的預處理
在實際工作中，在開始建立模型和擬合分析之前，還要對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理（data preprocessing），主要包括：缺失值處理、重復數(shù)據(jù)處理、異常值處理、變量格式轉換、訓練集劃分、數(shù)據(jù)的規(guī)范化、歸一化等。
數(shù)據(jù)預處理的很多內容已經超出了 Statsmodels 的范圍，在此只介紹最基本的方法：
（1）缺失數(shù)據(jù)的處理
導入的數(shù)據(jù)存在缺失是經常發(fā)生的，最簡單的處理方式是刪除缺失的數(shù)據(jù)行。使用 pandas 中的 .dropna() 刪除含有缺失值的行或列，也可以 對特定的列進行缺失值刪除處理 。
dfNew = dfData.dropna(axis = 0)) # 刪除含有缺失值的行有時也會填充缺失值或替換缺失值，在此就不做介紹了。
（2）重復數(shù)據(jù)的處理
對于重復數(shù)據(jù)，通常會刪除重復行。使用 pandas 中的 .duplicated() 可以查詢重復數(shù)據(jù)的內容，使用 .drop_duplicated() 可以刪除重復數(shù)據(jù)，也可以對指定的數(shù)據(jù)列進行去重。
（3）異常值處理
數(shù)據(jù)中可能包括異常值， 是指一個樣本中的數(shù)值明顯偏離樣本集中其它樣本的觀測值，也稱為離群點。異常值可以通過箱線圖、正態(tài)分布圖進行識別，也可以通過回歸、聚類建模進行識別。
箱線圖技術是利用數(shù)據(jù)的分位數(shù)識別其中的異常點。箱形圖分析也超過本文的內容，不能詳細介紹了。只能籠統(tǒng)地說通過觀察箱形圖，可以查看整體的異常情況，進而發(fā)現(xiàn)異常值。
對于異常值通常不易直接刪除，需要結合具體情況進行考慮和處理。使用 pandas 中的 .drop() 可以直接刪除異常值數(shù)據(jù)行，或者使用判斷條件來判定并刪除異常值數(shù)據(jù)行。
# 按行刪除，drop() 默認 axis=0 按行刪除dfNew = dfData.drop(labels=0) # 按照行號 labels，刪除 行號為 0 的行dfNew = dfData.drop(index=dfData[dfData['A']==-1].index[0]) # 按照條件檢索，刪除 dfData['A']=-1 的行4、Python 例程（Statsmodels）
4.1 問題描述
數(shù)據(jù)文件中收集了 30個月本公司牙膏銷售量、價格、廣告費用及同期的市場均價。
（1）分析牙膏銷售量與價格、廣告投入之間的關系，建立數(shù)學模型；
（2）估計所建立數(shù)學模型的參數(shù)，進行統(tǒng)計分析；
（3）利用擬合模型，預測在不同價格和廣告費用下的牙膏銷售量。
本問題及數(shù)據(jù)來自：姜啟源、謝金星，數(shù)學模型（第 3版），高等教育出版社。
需要說明的是，本文例程并不是問題最佳的求解方法和結果，只是使用該問題及數(shù)據(jù)示范讀取數(shù)據(jù)文件和數(shù)據(jù)處理的方法。
4.2 Python 程序
# LinearRegression_v3.py # v1.0: 調用 statsmodels 實現(xiàn)一元線性回歸 # v2.0: 調用 statsmodels 實現(xiàn)多元線性回歸 # v3.0: 從文件讀取數(shù)據(jù)樣本 # 日期：2021-05-06 # Copyright 2021 YouCans, XUPTimport numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt# 主程序 = 關注 Youcans，分享原創(chuàng)系列 https://blog.csdn.net/youcans = def main():# 讀取數(shù)據(jù)文件readPath = "../data/toothpaste.csv" # 數(shù)據(jù)文件的地址和文件名try:if (readPath[-4:] == ".csv"):dfOpenFile = pd.read_csv(readPath, header=0, sep=",") # 間隔符為逗號，首行為標題行# dfOpenFile = pd.read_csv(filePath, header=None, sep=",") # sep: 間隔符，無標題行elif (readPath[-4:] == ".xls") or (readPath[-5:] == ".xlsx"): # sheet_name 默認為 0dfOpenFile = pd.read_excel(readPath, header=0) # 首行為標題行# dfOpenFile = pd.read_excel(filePath, header=None) # 無標題行elif (readPath[-4:] == ".dat"): # sep: 間隔符，header：首行是否為標題行dfOpenFile = pd.read_table(readPath, sep=" ", header=0) # 間隔符為空格，首行為標題行# dfOpenFile = pd.read_table(filePath,sep=",",header=None) # 間隔符為逗號，無標題行else:print("不支持的文件格式。")print(dfOpenFile.head())except Exception as e:print("讀取數(shù)據(jù)文件失敗：{}".format(str(e)))return# 數(shù)據(jù)預處理dfData = dfOpenFile.dropna() # 刪除含有缺失值的數(shù)據(jù)print(dfData.dtypes) # 查看 df 各列的數(shù)據(jù)類型print(dfData.shape) # 查看 df 的行數(shù)和列數(shù)# colNameList = dfData.columns.tolist() # 將 df 的列名轉換為列表 list# print(colNameList) # 查看列名列表 list# featureCols = ['price', 'average', 'advertise', 'difference'] # 篩選列，建立自變量列名 list# X = dfData[['price', 'average', 'advertise', 'difference']] # 根據(jù)自變量列名 list，建立 自變量數(shù)據(jù)集# 準備建模數(shù)據(jù)：分析因變量 Y(sales) 與 自變量 x1~x4 的關系y = dfData.sales # 根據(jù)因變量列名 list，建立 因變量數(shù)據(jù)集x0 = np.ones(dfData.shape[0]) # 截距列 x0=[1,...1]x1 = dfData.price # 銷售價格x2 = dfData.average # 市場均價x3 = dfData.advertise # 廣告費x4 = dfData.difference # 價格差，x4 = x1 - x2X = np.column_stack((x0,x1,x2,x3,x4)) #[x0,x1,x2,...,x4]# 建立模型與參數(shù)估計# Model 1：Y = b0 + b1*X1 + b2*X2 + b3*X3 + b4*X4 + emodel = sm.OLS(y, X) # 建立 OLS 模型results = model.fit() # 返回模型擬合結果yFit = results.fittedvalues # 模型擬合的 y 值print(results.summary()) # 輸出回歸分析的摘要print("\nOLS model: Y = b0 + b1*X + ... + bm*Xm")print('Parameters: ', results.params) # 輸出：擬合模型的系數(shù)# 擬合結果繪圖fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))ax.plot(range(len(y)), y, 'bo', label='sample')ax.plot(range(len(yFit)), yFit, 'r--', label='predict')ax.legend(loc='best') # 顯示圖例plt.show() # YouCans, XUPTreturn#= 關注 Youcans，分享原創(chuàng)系列 https://blog.csdn.net/youcans = if __name__ == '__main__':main()4.3 程序運行結果：
period price average advertise difference sales 0 1 3.85 3.80 5.50 -0.05 7.38 1 2 3.75 4.00 6.75 0.25 8.51 2 3 3.70 4.30 7.25 0.60 9.52 3 4 3.70 3.70 5.50 0.00 7.50 4 5 3.60 3.85 7.00 0.25 9.33OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: sales R-squared: 0.895 Model: OLS Adj. R-squared: 0.883 Method: Least Squares F-statistic: 74.20 Date: Fri, 07 May 2021 Prob (F-statistic): 7.12e-13 Time: 11:51:52 Log-Likelihood: 3.3225 No. Observations: 30 AIC: 1.355 Df Residuals: 26 BIC: 6.960 Df Model: 3 Covariance Type: nonrobust ==============================================================================coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const 8.0368 2.480 3.241 0.003 2.940 13.134 x1 -1.1184 0.398 -2.811 0.009 -1.936 -0.300 x2 0.2648 0.199 1.332 0.195 -0.144 0.674 x3 0.4927 0.125 3.938 0.001 0.236 0.750 x4 1.3832 0.288 4.798 0.000 0.791 1.976 ============================================================================== Omnibus: 0.141 Durbin-Watson: 1.762 Prob(Omnibus): 0.932 Jarque-Bera (JB): 0.030 Skew: 0.052 Prob(JB): 0.985 Kurtosis: 2.885 Cond. No. 2.68e+16 ==============================================================================OLS model: Y = b0 + b1*X + ... + bm*Xm Parameters: const 8.036813 x1 -1.118418 x2 0.264789 x3 0.492728 x4 1.383207歡迎關注 Youcans 原創(chuàng)系列，每周更新數(shù)模筆記
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Python數(shù)模筆記-StatsModels 統(tǒng)計回歸（4）可視化
Python數(shù)模筆記-Sklearn （1）介紹
Python數(shù)模筆記-Sklearn （2）聚類分析
Python數(shù)模筆記-Sklearn （3）主成分分析
Python數(shù)模筆記-Sklearn （4）線性回歸
Python數(shù)模筆記-Sklearn （5）支持向量機
Python數(shù)模筆記-模擬退火算法（1）多變量函數(shù)優(yōu)化
Python數(shù)模筆記-模擬退火算法（2）約束條件的處理
Python數(shù)模筆記-模擬退火算法（3）整數(shù)規(guī)劃問題
Python數(shù)模筆記-模擬退火算法（4）旅行商問題
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python数模笔记-StatsModels 统计回归（3）模型数据的准备的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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