如何在Python Pandas中输出回归表

在Python Pandas中输出回归表，可以通过使用statsmodels库来实现。statsmodels是一个用于统计建模和计量经济学的Python库，它提供了丰富的统计模型和方法。

下面是一个示例代码，演示如何在Python Pandas中输出回归表：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建一个DataFrame作为示例数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 5, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加常数列
df['const'] = 1

# 定义自变量和因变量
X = df[['const', 'x']]
y = df['y']

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 输出回归表
print(results.summary())

上述代码中，首先创建了一个DataFrame作为示例数据。然后，添加了一个常数列，用于拟合截距项。接下来，定义了自变量X和因变量y。然后，使用statsmodels的OLS函数拟合了线性回归模型，并将结果保存在results变量中。最后，使用results.summary()方法输出回归表。

回归表中包含了各个回归系数的估计值、标准误差、t值、p值等统计信息，以及模型的拟合优度指标（如R-squared）。通过分析回归表，可以了解自变量对因变量的影响程度、统计显著性等信息。

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