Я попытался с (pandas) pd.ols и (statsmodels) sm.ols получить график рассеяния регрессиис линией регрессииЯ могу получить график рассеяния, но не могу получить параметры для построения графика регрессии. Вероятно, очевидно, что я делаю кое-какое кодирование здесь :-( (используя это как руководство:http://nbviewer.ipython.org/github/weecology/progbio/blob/master/ipynbs/statistics.ipynb

Мои данные находятся в панде DataFrame, и столбец x объединен2 [: - 1] .lastqu, а столбец данных y объединен2 [: - 1] .Units Теперь мой код выглядит так: чтобы получить регрессию:

def fit_line2(x, y):
    X = sm.add_constant(x, prepend=True) #Add a column of ones to allow the calculation of the intercept
    model = sm.OLS(y, X,missing='drop').fit()
    """Return slope, intercept of best fit line."""
    X = sm.add_constant(x)
    return model
model=fit_line2(merged2[:-1].lastqu,merged2[:-1].Units)
print fit.summary()

^^^^ вроде нормально

intercept, slope = model.params  << I don't think this is quite right
plt.plot(merged2[:-1].lastqu,merged2[:-1].Units, 'bo')
plt.hold(True)

^^^^^ это делает разброс сюжета** и ниже не дает мне линию регрессии

x = np.array([min(merged2[:-1].lastqu), max(merged2[:-1].lastqu)])
y = intercept + slope * x
plt.plot(x, y, 'r-')
plt.show()

Фрагмент Dataframe: [: -1] удаляет текущий период из данных, который впоследствии будет проекцией

Units   lastqu  Uperchg lqperchg    fcast   errpercent  nfcast
date                            
2000-12-31   7177    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2001-12-31   10694   2195.000000     0.490038    NaN     10658.719019    1.003310    NaN
2002-12-31   11725   2469.000000

Редактировать:

Я нашел, что мог сделать:

fig = plt.figure(figsize=(12,8))
fig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, "lastqu", fig=fig)

как описано здесь вStatsmodels doc который, кажется, получил главное, что я хотел (и больше), я все еще хотел бы знать, где я ошибся в предыдущем коде!