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多重回帰モデルを構築するとエラーがスローされます： `Pandas data cast to numpy dtype of object。 np.asarray（data）で入力データを確認してください。

pandas 0と1のカテゴリカル予測子（つまり変数）といくつかの数値変数を含むデータフレームがあります。

_est = sm.OLS(y, X).fit()
_

投げる：

_Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data). 
_

df.convert_objects(convert_numeric=True)を使用して、DataFrameのすべてのdtypeを変換しました

この後、データフレーム変数のすべてのdtypeはint32またはint64として表示されます。しかし、最後には次のように_dtype: object_が表示されます：

_4516        int32
4523        int32
4525        int32
4531        int32
4533        int32
4542        int32
4562        int32
sex         int64
race        int64
dispstd     int64
age_days    int64
dtype: object
_

ここで、4516、4523は変数ラベルです。

何か案が？何百もの変数で多重回帰モデルを構築する必要があります。そのために、3 pandas DataFramesを連結して、モデル構築で使用する最終的なDataFrameを作成しました。

pythonnumpypandasstatsmodels
15
Sanoj

Xがデータフレームの場合、.astypeモデルの実行時にフロートに変換するメソッド：

est = sm.OLS(y, X.astype(float)).fit()
19
Daniel Gibson

両方のy(dependent)とXがデータフレームから取得される場合は、両方をキャストします。

est = sm.OLS(y.astype(float), X.astype(float)).fit()
10
kratant adhaulia