23、数据分组、透视表与时间序列分析

数据分组、透视表与时间序列分析

1. 分组线性回归

在数据处理中，我们可以使用 groupby 进行更复杂的分组统计分析，只要函数返回 pandas 对象或标量值即可。例如，我们可以定义一个 regress 函数，使用 statsmodels 库对每组数据执行普通最小二乘法（OLS）回归：

import statsmodels.api as sm

def regress(data, yvar=None, xvars=None):
    Y = data[yvar]
    X = data[xvars]
    X["intercept"] = 1.
    result = sm.OLS(Y, X).fit()
    return result.params

若尚未安装 statsmodels ，可以使用以下命令进行安装：

conda install statsmodels

现在，我们可以执行每年 AAPL 对 SPX 收益率的线性回归：

by_year.apply(regress, yvar="AAPL", xvars=["SPX"])

2. 分组转换