小编Héc*_*nso的帖子

我有一组数据。我使用熊猫分别将它们转换为虚拟变量和分类变量。那么，现在我想知道如何在Python中运行多元线性回归（我正在使用statsmodels）？是否有一些考虑因素，或者也许我必须指出我的代码中变量是虚拟的还是分类的？也许变量的转换就足够了，我只需要将回归作为model = sm.OLS(y, X).fit()？运行。

我的代码如下：

datos = pd.read_csv("datos_2.csv")
df = pd.DataFrame(datos)
print(df)

我得到这个：

Age  Gender    Wage         Job         Classification 
32    Male  450000       Professor           High
28    Male  500000  Administrative           High
40  Female   20000       Professor            Low
47    Male   70000       Assistant         Medium
50  Female  345000       Professor         Medium
27  Female  156000       Assistant            Low
56    Male  432000  Administrative            Low
43  Female  100000  Administrative            Low

然后我这样做：1 =男性，0 =女性，1：教授，2：行政，3：助理：

df['Sex_male']=df.Gender.map({'Female':0,'Male':1})
        df['Job_index']=df.Job.map({'Professor':1,'Administrative':2,'Assistant':3})
print(df)

得到这个：

 Age  Gender    Wage             Job Classification  Sex_male  Job_index
 32    Male  450000       Professor           High         1 …