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给定一个包含多列(可能的回归量)的 DataFrame,我如何生成所有可能的列组合以将它们测试为不同的回归?我正在尝试从所有可能的回归器组合中选择最佳回归模型。

例如,我有这个DataFrame

            A   B
1/1/2011    1   4
1/2/2011    2   5
1/3/2011    3   6

我想生成以下内容:

            A   B
1/1/2011    1   4
1/2/2011    2   5
1/3/2011    3   6

            A
1/1/2011    1
1/2/2011    2
1/3/2011    3

            B
1/1/2011    4
1/2/2011    5
1/3/2011    6
4

2 回答 2

8

如果您正在寻找列组合以相互回归

df = DataFrame(numpy.random.randn(3,6), columns=['a','b','c','d','e','g'])
df2 =[df[list(pair)] for pair in list(iter.combinations(df.columns, 2))]
于 2012-07-12T08:27:39.570 回答
5

尝试使用itertools生成列名的 powerset:

In [23]: import itertools as iter

In [24]: def pset(lst):
   ....:     comb = (iter.combinations(lst, l) for l in range(len(lst) + 1))
   ....:     return list(iter.chain.from_iterable(comb))
   ....: 


In [25]: pset(lst)
Out[25]: 
[(),
 ('A',),
 ('B',),
 ('C',),
 ('D',),
 ('A', 'B'),
 ('A', 'C'),
 ('A', 'D'),
 ('B', 'C'),
 ('B', 'D'),
 ('C', 'D'),
 ('A', 'B', 'C'),
 ('A', 'B', 'D'),
 ('A', 'C', 'D'),
 ('B', 'C', 'D'),
 ('A', 'B', 'C', 'D')]
于 2012-07-11T16:08:26.623 回答