Vorrei utilizzare la funzione OLS dei panda per adattare una linea di tendenza alla mia serie di dati. Qualcuno sa come utilizzare l'indice datetime dalla serie pandas come predittore nell'OLS?OLS con panda: indice datetime come predittore
Per esempio, diciamo che ho una semplice serie storica:
>>> ts
2001-12-31 19.828763
2002-12-31 20.112191
2003-12-31 19.509116
2004-12-31 19.913656
2005-12-31 19.701649
2006-12-31 20.022819
2007-12-31 20.103024
2008-12-31 20.132712
2009-12-31 19.850609
2010-12-31 19.290640
2011-12-31 19.936210
2012-12-31 19.664813
Freq: A-DEC
Vorrei fare un OLS su di esso utilizzando l'indice come predittore:
model = pd.ols(y=ts,x=ts.index,intercept=True)
Ma come x è una lista di indice datetime, la funzione restituisce un errore. Qualcuno ha un'idea?
Potrei usare il linfonario da scipy.stats ma mi chiedo se è possibile con Pandas.
Grazie, Greg
Molte grazie per il vostro aiuto! – leroygr
Sembra che questa soluzione non funzioni più (2 anni dopo). Vedi qui: http://stackoverflow.com/questions/30425490/linear-regression-from-time-series-pandas/30431930#30431930 Forse a causa dei cambiamenti che i panda hanno fatto sull'indice datetime? – JohnE