熊猫数据框的滞后线性回归

Question

我想使用数据的前10行，进行线性回归，输入11.列A，B，C的值并预测D的值， 然后向下移动1列，并根据第2-11列的预测值使用第12列的值。

import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols

    df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

    for  i in range(0,len(df)-10):
        df2=df[i:i+9]
        reg_model = ols("""D ~ A+B+C""", data=df2).fit()

我不知道如何从这里开始或我的想法是否正确。感谢所有提示或建议。