NameError：名称“Y”未在 Python glm 函数中定义答案

【问题标题】：NameError: name 'Y' is not defined in Python glm functionNameError：名称“Y”未在 Python glm 函数中定义
【发布时间】：2022-07-25 17:45:57
【问题描述】：

我创建了一个名为 train 的 pandas 数据框，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf

ds = {

    'matchKey' : [621062,   622750, 623508, 626451, 626611, 626796, 627114, 630055, 630225],
    'og_max_last_dpd' : [1, 1,  -99999, 1,  1,  1,  1,  1,  1],
    'og_min_last_dpd' : [1, 1,  -99999, 1,  1,  1,  1,  1,  1],
    'og_max_max_dpd' : [0,  0,  -99999, 1,  0,  5,  0,  4,  0]

}


train = pd.DataFrame(data=ds)

数据框如下所示：

print(train)

   matchKey  og_max_last_dpd  og_min_last_dpd  og_max_max_dpd
0    621062                1                1               0
1    622750                1                1               0
2    623508           -99999           -99999          -99999
3    626451                1                1               1
4    626611                1                1               0
5    626796                1                1               5
6    627114                1                1               0
7    630055                1                1               4
8    630225                1                1               0

我需要将值 -99999 替换为使用二项式 glm 函数估计的一些值。所以，我做了以下事情：

featuresToReplaceSV = ['og_max_last_dpd','og_min_last_dpd','og_max_max_dpd']

for n in range(len(featuresToReplaceSV)):

    train['Flag1']=np.where(train[featuresToReplaceSV[n]]==-99999,0,1)
    train['Flag0']=np.where(train[featuresToReplaceSV[n]]!=-99999,0,1)
    
    
    
    # Estimate the Mini-Model
    miniModel = smf.glm(formula='Y~Flag0 + Flag1 + Flag1:'+featuresToReplaceSV[n]+' - 1', data=train, family=sm.families.Binomial()).fit()
   
    # Parameters
    beta0_hat=miniModel.params[0]
    beta1_hat=miniModel.params[1]
    beta2_hat=miniModel.params[2]

    # Mapping
    Mapping=(beta0_hat-beta1_hat)/beta2_hat
    print(Mapping)
    
    print("Replace SV for pred char: ",featuresToReplaceSV[n])

    train[featuresToReplaceSV[n]] = train[featuresToReplaceSV[n]].replace(-99999, Mapping)

但我收到以下错误：

PatsyError: Error evaluating factor: NameError: name 'Y' is not defined
    Y~Flag0 + Flag1 + Flag1:og_max_last_dpd - 1
    ^

我不明白为什么会收到此错误。

我在这个链接中遇到过类似的问题：NameError: name 'y' is not defined

但我仍然无法弄清楚为什么会出现该错误。

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

标签： python pandas glm patsy smf

【解决方案1】：

我想我已经知道它是什么了：没有目标“Y”。

【讨论】：