很抱歉，我的第一篇文章中没有格式问题。
例如，我在R中使用函数tslm建立线性模型以建立回归模型：
x <- tslm(dataframe ~ trend + a + b + c, dataframe_without_time)
其中a，b和c是三个独立变量；数据框是具有日期列和三个独立变量的原始数据； dataframe_without_time是只有三个自变量的数据。
通过执行此tslm函数，我得到x作为趋势a，b和c的线性回归。 tslm函数还可以处理季节性和交互作用项的回归。
现在，我想知道如何使用Python获得相同的结果。我已经尝试过使用Seasonal_decompose函数，它将获得a，b和c的趋势和季节性，但是那时我不知道该怎么做。
如果有人可以给我提示如何进行操作，或者在R中有tslm函数，那么python中是否有等效的函数？