У меня есть pandas dataframe с некоторыми категориальными предикторами (то есть переменными) как 0 & 1, и некоторыми числовыми переменными. Когда я подгоняю это к стасмодели вроде

est = sm.OLS(y, X).fit()

Это бросает:

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

Я преобразовал все dtypes DataFrame, используяdf.convert_objects(convert_numeric=True)

После этого все dtypes переменных dataframe отображаются как int32 или int64. Но в конце это все еще показываетdtype: object, как это:

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

Здесь 4516, 4523 являются переменными метками.

Любая идея? Мне нужно построить модель мультирегрессии на более чем сотне переменных. Для этого я объединил 3 панды DataFrames, чтобы придумать окончательный DataFrame, который будет использоваться при построении модели.