pandas 使用 statsmodel 从 Python 中的 GLM 中提取系数
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Extracting coefficients from GLM in Python using statsmodel
提问by user2844485
I have a model which is defined as follows:
我有一个定义如下的模型：
import statsmodels.formula.api as smf
model = smf.glm(formula="A ~ B + C + D", data=data, family=sm.families.Poisson()).fit()
The model has coefficients which look like so:
该模型具有如下所示的系数：
Intercept 0.319813
C[T.foo] -1.058058
C[T.bar] -0.749859
D[T.foo] 0.217136
D[T.bar] 0.404791
B 0.262614
I can grab the values of the Interceptand Bby doing model.params.Interceptand model.params.Bbut I can't get the values of each Cand D.
我可以抓住的值Intercept，并B通过做model.params.Intercept和model.params.B，但我不能让每个值C和D。
I have tried model.params.C[T.foo]for example, and I get and error.
model.params.C[T.foo]例如，我已经尝试过，但我得到了错误。
How would I get particular values from the model?
我如何从模型中获取特定值？
回答by Josef
model.paramsis is a pandas.Series. Accessing as attribute is only possible if the name of the entry is a valid python name.
model.params是一个pandas.Series。只有当条目的名称是有效的 python 名称时，才能访问 as 属性。
In this case you need to index with the name in quotes, i.e. model.params["C[T.foo]"]
在这种情况下，您需要使用引号中的名称进行索引，即 model.params["C[T.foo]"]
