Ich habe einen Datenrahmen mit mehreren Spalten und einer Datumsspalte. Das Datumsformat ist 31.12.15 und ich habe es als Datum / Uhrzeit-Objekt festgelegt.

Ich setze die datetime-Spalte als Index und möchte für jeden Monat des Datenrahmens eine Regressionsberechnung durchführen.

Ich glaube, die Methode hierfür besteht darin, den Datenrahmen basierend auf dem Monat in mehrere Datenrahmen aufzuteilen, in einer Liste von Datenrahmen zu speichern und dann für jeden Datenrahmen in der Liste eine Regression durchzuführen.

Ich habe groupby verwendet, wodurch der Datenrahmen erfolgreich nach Monaten aufgeteilt wurde, bin jedoch nicht sicher, wie jede Gruppe im groupby-Objekt in einen Datenrahmen konvertiert werden kann, damit meine Regressionsfunktion darauf ausgeführt werden kann.

Weiß jemand, wie man einen Datenrahmen basierend auf dem Datum in mehrere Datenrahmen aufteilt oder wie man mein Problem besser angeht?

Hier ist mein Code, den ich bisher geschrieben habe

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from patsy import dmatrices

df = pd.read_csv('data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
df = df.set_index('date')

# Group dataframe on index by month and year 
# Groupby works, but dmatrices does not 
for df_group in df.groupby(pd.TimeGrouper("M")):
    y,X = dmatrices('value1 ~ value2 + value3', data=df_group,      
    return_type='dataframe')