熊猫PanelOLS，OLS预测

我建立了一个小组，从数据帧P，DFI像这样熊猫PanelOLS，OLS预测

p=dfi.to_panel()

和P看起来像

In [1334]: p 
Out[1334]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'> 
Dimensions: 3 (items) x 80 (major_axis) x 20 (minor_axis) 
Items axis: bid to px 
Major_axis axis: 2013-01-02 05:00:00 to 2013-04-29 04:00:00 
Minor_axis axis: 02005NAB6 to 893647AP2

我建立了一个模型，像这样（模型看起来合理）

m=pd.ols(y=p['bid'],x={'px':p['px'],'qty':p['qty']},entity_effects=True, intercept=False)

鉴于新数据我该如何做出预测？

我什至不能得到这样的工作。

m.predict(x=dfi) and m.predict(x=dfi.dropna()) both give NaN for all rows.

要多一点有益的我把这个从大熊猫/统计/测试/ test_ols.py

y = tm.makeTimeDataFrame() 
x = Panel({'x1': tm.makeTimeDataFrame(), 
      'x2': tm.makeTimeDataFrame()}) 

result = ols(y=y, x=x) 

pred=result.predict(x=x)

当我尝试这个预测我得到

ValueError        Traceback (most recent call last) 
...Omitted... 

/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/panel.pyc in reindex(self, major, minor, method, major_axis, minor_axis, copy, **kwargs) 
    815 
    816  def _reindex_multi(self, items, major, minor): 
--> 817   a0, a1, a2 = len(items), len(major), len(minor) 
    818 
    819   values = self.values 

ValueError: Must specify at least one axis

来源

2013-04-30 user2297212

我不知道为什么predict方法不起作用，但怀疑这是一个方向问题。麻烦的是，手动预测并不容易，因为您必须自己添加固定效果列。

你可以添加一个GitHub的问题，可能是对这个问题的独立再现（假数据，这很好），以便有人可以更多地看待它？目前我无法认真看待这一点。

来源

2013-05-09 06:22:32

熊猫PanelOLS，OLS预测

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