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python - 如何将列表的多个元素传递给自定义函数中的参数 - Python

问题描述

我创建了一个函数，它是 statsmodels 包的统计回归函数的包装器。我可以将一个因变量和一个自变量传递给参数参数而不会出错。当我尝试传递多个列（自变量）时出现问题，即 exog =['indvar1','indvar2'] 我尝试将数据框列转换为列表

pred = df.columns.tolist()
pred = df.columns.values.tolist()

但我仍然得到同样的错误。

The error is : KeyError: "None of [Index([('TARP', 'Lehman', 'Recovery_Act', 'T10Y2Y', 'DFF')], dtype='object')] are in the [columns]"

这个功能：

Bob1 = sect_arma1.cv(model_data,endog ='Technology',exog = pred)

根据错误描述，在这一行内部失败。：

280 --> exog = X[[exog]][1:Train_size]

请注意， endog 参数不会失败，因为引用的变量有效，例如“技术”

标签： pythonpandasstatsmodels

解决方案

使用下面描述的适合您需要的任何方法。对于下面的所有示例，我将使用在此解决方案结束时制作的虚拟数据。

获取列名列表：

您可以通过 获取列名列表df.columns.tolist()。

df.columns.tolist()

输出： 

['x', 'y']

将数据作为 numpy 数组获取：

您可以按如下方式获取数据一个 numpy 数组。 

df.to_numpy()

输出： 

array([[ 18, 120],
       [ 20, 110],
       [ 22, 120],
       [ 25, 135]])

以列表的形式获取列的数据：

您可以将某一列的数据作为列表获取，如下所示。 

df['x'].tolist()

输出： 

[18, 20, 22, 25]

虚拟数据

让我们先制作一些虚拟数据来解释一些事情。 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'x': [18,20,22,25], 'y': [120,110,120,135]})
print(df)

输出： 

    x    y
0  18  120
1  20  110
2  22  120
3  25  135

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