Python：endog 已计算为具有多列的数组

Question

我正在尝试运行泊松模型，如下所示：

poisson_model_xg = smf.glm(formula="xG ~ home + team + opponent", data=xg_model_data, 
                        family=sm.families.Poisson()).fit()

我收到以下错误：

ValueError：endog 已计算为具有形状 (760, 9) 的多列数组。当转换为 endog 的变量是非数字（例如 bool 或 str）时，就会发生这种情况。

但我无法弄清楚这是什么意思，因为我所有的数据框都是数字：

xg_model_data.apply(lambda s: pd.to_numeric(s, errors='coerce').notnull().all())
Out[10]: 
goals       True
xG          True
team        True
opponent    True
home        True
dtype: bool

Answer 1

解决了。诀窍不在于内容类型，而在于列类型：

xg_model_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 760 entries, 0 to 759
Data columns (total 5 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype 
---  ------    --------------  ----- 
 0   goals     760 non-null    object
 1   xG        760 non-null    object
 2   team      760 non-null    object
 3   opponent  760 non-null    object
 4   home      760 non-null    object
dtypes: object(5)
memory usage: 55.6+ KB

在我应用pd.to_numeric()到所需的列后，数据框如下所示，并且泊松能够处理。

xg_model_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 760 entries, 0 to 759
Data columns (total 5 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype  
---  ------    --------------  -----  
 0   goals     760 non-null    int64  
 1   xG        760 non-null    float64
 2   team      760 non-null    object 
 3   opponent  760 non-null    object 
 4   home      760 non-null    int64  
dtypes: float64(1), int64(2), object(2)
memory usage: 55.6+ KB