パイソン：多変量線形回帰：statsmodels.formula.api.ols（）

Question

私は、温度、湿度などのような様々な要因からの総電力の依存性を見つけようとし、次のコード持った：

from functools import reduce 
dfs=[df1,df2,df4,df7] 
df_final = reduce(lambda left,right:pd.merge(left,right,left_index=True,right_index=True), dfs) 
df_final=df_final.drop(["0_x","0_y",0,4],1) 
df_final.columns=["OT","HP","H","TP"] 


# df_final.shape output is (8790, 4) 
import statsmodels.formula.api as smf 
lm = smf.ols(formula='TP ~ OT+HP+H',data=df_final).fit() 
lm.summary() 

出力を：

ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-45-c09782ec7959> in <module>() 
    3 lm = smf.ols(formula='TP ~ OT+HP+H',data=df_final).fit() 
    4 
----> 5 lm.summary() 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py in summary(self, yname, xname, title, alpha) 
1948    top_left.append(('Covariance Type:', [self.cov_type])) 
1949 
-> 1950   top_right = [('R-squared:', ["%#8.3f" % self.rsquared]), 
1951      ('Adj. R-squared:', ["%#8.3f" % self.rsquared_adj]), 
1952      ('F-statistic:', ["%#8.4g" % self.fvalue]), 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tools\decorators.py in __get__(self, obj, type) 
92   if _cachedval is None: 
93    # Call the "fget" function 
---> 94    _cachedval = self.fget(obj) 
95    # Set the attribute in obj 
96 #   print("Setting %s in cache to %s" % (name, _cachedval)) 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py in rsquared(self) 
1179  def rsquared(self): 
1180   if self.k_constant: 
-> 1181    return 1 - self.ssr/self.centered_tss 
1182   else: 
1183    return 1 - self.ssr/self.uncentered_tss 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tools\decorators.py in __get__(self, obj, type) 
92   if _cachedval is None: 
93    # Call the "fget" function 
---> 94    _cachedval = self.fget(obj) 
95    # Set the attribute in obj 
96 #   print("Setting %s in cache to %s" % (name, _cachedval)) 

C:\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py in ssr(self) 
1151  def ssr(self): 
1152   wresid = self.wresid 
-> 1153   return np.dot(wresid, wresid) 
1154 
1155  @cache_readonly 

ValueError: shapes (8790,4294) and (8790,4294) not aligned: 4294 (dim 1) != 8790 (dim 0) 

私はなぜここで形状が不一致になっているのかわかりません。私は小さなデータセットで試してみても、似たようなエラーが出ていました。読んでいただきありがとうございます。私のipythonノートブックを効果的に共有する方法についてのコメントも役に立ちます。

Answer 1

私のデータ列の1つは、floatの代わりにstringであったため、このエラーが発生しました。