【发布时间】：2016-09-12 14:29:46
【问题描述】：
鉴于时间序列数据，我正在尝试在 Python 中使用具有固定效果的面板 OLS。我找到了这种方法：
Fixed effect in Pandas or Statsmodels
我的输入数据是这样的（我会称之为df）：
Name Permits_13 Score_13 Permits_14 Score_14 Permits_15 Score_15
0 P.S. 015 ROBERTO CLEMENTE 12.0 284 22 279 32 283
1 P.S. 019 ASHER LEVY 18.0 296 51 301 55 308
2 P.S. 020 ANNA SILVER 9.0 294 9 290 10 293
3 P.S. 034 FRANKLIN D. ROOSEVELT 3.0 294 4 292 1 296
4 P.S. 064 ROBERT SIMON 3.0 287 15 288 17 291
5 P.S. 110 FLORENCE NIGHTINGALE 0.0 313 3 306 4 308
6 P.S. 134 HENRIETTA SZOLD 4.0 290 12 292 17 288
7 P.S. 137 JOHN L. BERNSTEIN 4.0 276 12 273 17 274
8 P.S. 140 NATHAN STRAUS 13.0 282 37 284 59 284
9 P.S. 142 AMALIA CASTRO 7.0 290 15 285 25 284
10 P.S. 184M SHUANG WEN 5.0 327 12 327 9 327
所以首先我必须将其转换为多索引（_13、_14、_15 依次代表 2013、2014 和 2015 年的数据）：
df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates()
rng = pandas.date_range(start=pandas.datetime(2013, 1, 1), periods=3, freq='A')
index = pandas.MultiIndex.from_product([rng, df['Name']], names=['date', 'id'])
d1 = numpy.array(df.ix[:, ['Score_13', 'Permits_13']])
d2 = numpy.array(df.ix[:, ['Score_14', 'Permits_14']])
d3 = numpy.array(df.ix[:, ['Score_15', 'Permits_15']])
data = numpy.concatenate((d1, d2, d3), axis=0)
s = pandas.DataFrame(data, index=index, columns=['y', 'x'])
s = s.drop_duplicates()
结果如下：
y x
date id
2013-12-31 P.S. 015 ROBERTO CLEMENTE 284 12
P.S. 019 ASHER LEVY 296 18
P.S. 020 ANNA SILVER 294 9
P.S. 034 FRANKLIN D. ROOSEVELT 294 3
P.S. 064 ROBERT SIMON 287 3
P.S. 110 FLORENCE NIGHTINGALE 313 0
P.S. 134 HENRIETTA SZOLD 290 4
P.S. 137 JOHN L. BERNSTEIN 276 4
P.S. 140 NATHAN STRAUS 282 13
P.S. 142 AMALIA CASTRO 290 7
P.S. 184M SHUANG WEN 327 5
P.S. 188 THE ISLAND SCHOOL 279 4
HENRY STREET SCHOOL FOR INTERNATIONAL STUDIES 255 4
TECHNOLOGY, ARTS, AND SCIENCES STUDIO 282 18
THE EAST VILLAGE COMMUNITY SCHOOL 306 35
UNIVERSITY NEIGHBORHOOD MIDDLE SCHOOL 277 4
THE CHILDREN'S WORKSHOP SCHOOL 302 35
NEIGHBORHOOD SCHOOL 299 15
EARTH SCHOOL 305 3
SCHOOL FOR GLOBAL LEADERS 286 15
TOMPKINS SQUARE MIDDLE SCHOOL 306 3
P.S. 001 ALFRED E. SMITH 303 20
P.S. 002 MEYER LONDON 306 8
P.S. 003 CHARRETTE SCHOOL 325 62
P.S. 006 LILLIE D. BLAKE 333 89
P.S. 011 WILLIAM T. HARRIS 320 30
P.S. 033 CHELSEA PREP 313 5
P.S. 040 AUGUSTUS SAINT-GAUDENS 326 23
P.S. 041 GREENWICH VILLAGE 326 25
P.S. 042 BENJAMIN ALTMAN 314 30
... ... ... ...
2015-12-31 P.S. 054 CHARLES W. LENG 309 2
P.S. 055 HENRY M. BOEHM 311 3
P.S. 56 THE LOUIS DESARIO SCHOOL 323 4
P.S. 057 HUBERT H. HUMPHREY 287 2
SPACE SHUTTLE COLUMBIA SCHOOL 307 0
P.S. 060 ALICE AUSTEN 303 1
I.S. 061 WILLIAM A MORRIS 291 2
MARSH AVENUE SCHOOL FOR EXPEDITIONARY LEARNING 316 0
P.S. 069 DANIEL D. TOMPKINS 307 2
I.S. 072 ROCCO LAURIE 308 1
I.S. 075 FRANK D. PAULO 318 9
THE MICHAEL J. PETRIDES SCHOOL 310 0
STATEN ISLAND SCHOOL OF CIVIC LEADERSHIP 309 0
P.S. 075 MAYDA CORTIELLA 282 19
P.S. 086 THE IRVINGTON 286 38
P.S. 106 EDWARD EVERETT HALE 280 27
P.S. 116 ELIZABETH L FARRELL 291 3
P.S. 123 SUYDAM 287 14
P.S. 145 ANDREW JACKSON 285 4
P.S. 151 LYNDON B. JOHNSON 271 27
J.H.S. 162 THE WILLOUGHBY 283 22
P.S. 274 KOSCIUSKO 282 2
J.H.S. 291 ROLAND HAYES 279 13
P.S. 299 THOMAS WARREN FIELD 288 5
I.S. 347 SCHOOL OF HUMANITIES 284 45
I.S. 349 MATH, SCIENCE & TECH. 285 45
P.S. 376 301 9
P.S. 377 ALEJANDRINA B. DE GAUTIER 277 3
P.S. /I.S. 384 FRANCES E. CARTER 291 4
ALL CITY LEADERSHIP SECONDARY SCHOOL 325 18
但是，当我尝试调用时：
reg = PanelOLS(y=s['y'],x=s[['x']],time_effects=True)
我收到一个错误：
ValueError: Can't convert non-unique indexed DataFrame to Panel
这是我第一次使用 Pandas，这可能是一个简单的问题，但我不知道是什么问题。据我所知，我有一个需要的多索引对象。
我不明白为什么我有重复（我放了很多 drop_duplicates() 试图摆脱任何重复的数据——不过我不认为这是答案）。如果我有同一所学校三年的数据，我不应该以某种方式重复数据吗（例如，只看Name 行）？
编辑
df是 935 行 × 7 列，在去掉 NaN 行之后。
所以我预计s 是 2805 行 × 2 列，这正是我所拥有的。
如果我运行这个：
s = s.reset_index().groupby(s.index.names).first()
reg = PanelOLS(y=s['y'],x=s[['x']],time_effects=True)
我收到另一个错误：
ValueError: 操作数不能与形状一起广播 (2763,) (3,)
谢谢。
【问题讨论】：
标签： python pandas regression multi-index