未来警告：方法 .ptp

Question

我想知道是哪条线路或方法导致了未来警告！

predictors = weekly.columns[1:7] # the lags and volume
X = sm.add_constant(weekly[predictors]) # sm: statsmodels
y = np.array([1 if el=='Up' else 0 for el in weekly.Direction.values])
logit = sm.Logit(y,X)
results=logit.fit()
print(results.summary())

C:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py:2389：FutureWarning：方法 .ptp 已弃用，将在未来版本中删除。请改用 numpy.ptp。 返回 ptp(axis=axis, out=out, **kwargs)

Answer 1

导致警告的行是：

X = sm.add_constant(weekly[predictors]) # sm: statsmodels

这是来自 statsmodels 的实用程序，可将名为 const 的列添加到所有 1 的数据框中。

由于它不再起作用（使用已弃用的功能），您可以使用不同的方法。我更喜欢 pandas 内置的assign 方法：

X = weekly[predictors].assign(const=1)

或者甚至称它为Intercept，因为这就是该常量的用途，并且要与statsmodels 中的formula api 保持一致。

X = weekly[predictors].assign(Intercept=1)

Answer 2

如果你想保留一个数据框而不是返回一个 numpy 数组：

X = pd.DataFrame(sm.add_constant(weekly[predictors].values, has_constant='add'), columns = ['const'] + weekly[predictors].columns.tolist()) 

另外，你的 y 已经是一个 numpy 数组，但如果 y 也恰好是一个 pandas 系列，你可能需要调用 y.reset_index() 因为一旦你把 X 变成一个 numpy 数组，你就会丢失你拥有的所有索引。

Answer 3

weekly[predictors] 将返回weekly[[predictors]] DataFrame 的系列表示。由于警告告诉使用numpy.ptp，那么通过将属性values 添加到weekly[predictors] 将使警告消失，即

X = sm.add_constant(weekly[predictors].values)

或者你可以使用to_numpy()的方法：

X = sm.add_constant(weekly[predictors].to_numpy())

它将weekly[predictors] Series 转换为 NumPy 数组。

Answer 4

产生此警告的行是这样的：

X = sm.add_constant(weekly[predictors]) # sm: statsmodels

不幸的是，我有同样的问题。