Python関数複数の戻り

Question

私の代わりに機能するには、このコードを変換したい：の結果を返します

function(oki,diag,age,ICVcm3,dfwo2)：私はのように見える何かをしたいと思い終わり

variables = ['oki']    
for var in variables: 
    lm_full = sm.formula.ols(formula='%s ~ diag + age + ICVcm3' % var, data=dfwo2).fit() 
    print("===============================================================================") 
    print("   formule = %s ~ diag + age + ICVcm3" % var) 
    print("===============================================================================") 
    print(lm_full.summary()) 

をループ。

私はそれを行う方法の手がかりがありません。私がインターネット上で見つけた例は非常に基本的なものです...私は答えを得るためにGoogleに何を入力するべきかも知らない。

Answer 1

あなたのループは、1つの項目だけを含む変数では変数です：文字列。 とにかくこのようなループの目的は何ですか？ diag、年齢、ICVcm3、dfwo2これらの値はすべてどこにdelcaredですか？機能については何ですか？非常に特定の厄介な話題のようです。

ちょうど推測、このようなものは、あなたが何を探していたことができますが：

def myfunction(variables,diag,age,ICVcm3,dfwo2): 
    for var in variables: 
     lm_full = sm.formula.ols(formula='%s ~ diag + age + ICVcm3' % var, data=dfwo2).fit() 
     print("===============================================================================") 
     print("   formule = %s ~ diag + age + ICVcm3" % var) 
     print("===============================================================================") 
     print(lm_full.summary()) 

Answer 2

あなたはタプルのリストを返すことができます。

def myFunction(variables): 
    result = [] 
    for var in variables: 
     formula = "   formule = %s ~ diag + age + ICVcm3" % var 
     lm_full = sm.formula.ols(formula=formula, data=dfwo2).fit() 
     result.append((formula, lm_full.summary())) 
    return result 

Answer 3

このコードが返す方法を示します関数で計算された項目と、呼び出し関数でそれらを取り出す方法。どのように多くのアイテムを返すことができますか、そしてあなたが望むようにアイテムを返すことができます。そして、関数が呼び出しコードを必要としないアイテムを返しても無視することができます。これはダミーのという変数の目的です。

私はあなたが使用しているものを認識しないので、私はstatsmodelsに付属のデータセットの1つを使用しています。

import statsmodels as sm 
df = sm.datasets.get_rdataset("Guerry", "HistData").data 
df = df[['Lottery', 'Literacy', 'Wealth', 'Region']].dropna() 
import statsmodels.formula.api as smf 

def regress(variables): 
    results = [ ] 
    for variable in variables: 
     mod = smf.ols(formula='Lottery ~ %s' % variable, data=df) 
     result = mod.fit() 
     results . append ((variable, result.params, result.df_resid, result.rsquared)) 
    return results 

for result in regress (['Literacy', 'Wealth', 'Region']): 
    variable, dummy, dummy, R_squared = result 
    print (variable, R_squared ) 

結果はこのようなものです：

Literacy 0.145720612937 
Wealth 0.243180384656 
Region 0.142107524677