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ValueError:计算的初始 MA 系数不可逆您应该引入可逆性

我正在做一个时间序列问题。当我在做 AR 模型时,一切正常。

# Import the module for estimating an ARMA model
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

# Fit the data to an AR(p) for p = 0,...,6 , and save the BIC
BIC = np.zeros(7)
for p in range(7):
    mod = ARMA(data, order=(p,0))
    res = mod.fit()
# Save BIC for AR(p)    
    BIC[p] = res.bic

# Plot the BIC as a function of p
plt.plot(range(1,7), BIC[1:7], marker='o')
plt.xlabel('Order of AR Model')
plt.ylabel('Bayesian Information Criterion')
plt.show()
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但是,当我在做 MA 模型时:

# Fit the …
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python time-series

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从 statsmodels 中总结保留变量名称

我正在使用 statsmodel 中的 OLS,链接是https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/ols.html

#USD
X = sm.add_constant(USD)
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
print(results.summary())
                                 OLS Regression Results                                 
========================================================================================
Dep. Variable:     All Ordinaries closing price   R-squared:                       0.265
Model:                                      OLS   Adj. R-squared:                  0.265
Method:                           Least Squares   F-statistic:                     352.4
Date:                          Tue, 23 Oct 2018   Prob (F-statistic):           2.35e-67
Time:                                  17:30:24   Log-Likelihood:                -8018.8
No. Observations:                           977   AIC:                         1.604e+04
Df Residuals:                               975   BIC:                         1.605e+04
Df Model:                                     1                                         
Covariance Type:                      nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const       1843.1414    149.675     12.314 …
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python statsmodels

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带有 Pandas 数据帧千位分隔符的 XlsxWriter

据我所知,Xlsxwriter 可能是使用千位分隔符格式化数字的最佳软件包。我已经阅读了很多次 xlsxwriter 文档,仍然很困惑,我认为其他人可能也有同样的问题,因此我在这里发布我的问题。我有一个 pandas 数据框 DF_T_1_EQUITY_CHANGE_Summary_ADE,我想将它们导出到 Excel 并使用格式化千位分隔符。

Row Labels               object
Sum of EQUITY_CHANGE    float64
Sum of TRUE_PROFIT      float64
Sum of total_cost       float64
Sum of FOREX VOL        float64
Sum of BULLION VOL      float64
Oil                     float64
Sum of CFD VOL           object
Sum of BITCOIN VOL       object
Sum of DEPOSIT          float64
Sum of WITHDRAW         float64
Sum of IN/OUT           float64
dtype: object
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数据帧 DF_T_1_EQUITY_CHANGE_Summary_ADE 是明确的,除了第一列行标签是对象,其他都是数字。因此,我使用 xlsxwriter 将数据框写入 Excel:

import xlsxwriter 
num_fmt = workbook.add_format({'num_format': '#,###'}) #set the separator I want
writer = pd.ExcelWriter('ADE_CN.xlsx', …
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python excel pandas xlsxwriter

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python ×3

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xlsxwriter ×1