Question

我想用熊猫训练多个OLS模型（事实上，这个数字总共约为500个）。我能以批量的方式做这件事吗？

这是一个简化的案例，我想训练5个模型，比如m1，m2，m3，m4，m5。每个型号都有4度＆＃39;自由。我没有按顺序训练m1到m5，而是希望将所有Y数据组织成DataFrame之类的

def makeDataFrame():
    return pandas.DataFrame(
        data={
            'm1':range(10),
            'm2':range(10), 
            'm3':range(10, 20), 
            'm4':range(20, 30), 
            'm5':range(30, 40)})

Y = makeDataFrame()

   m1  m2  m3  m4  m5
0   0   0  10  20  30
1   1   1  11  21  31
2   2   2  12  22  32
3   3   3  13  23  33
4   4   4  14  24  34
5   5   5  15  25  35
6   6   6  16  26  36
7   7   7  17  27  37
8   8   8  18  28  38
9   9   9  19  29  39

然后将对应于每个Y的所有X收集到面板中

X = pandas.Panel({'A':makeDataFrame(), 'B':makeDataFrame(), 'C':makeDataFrame()})

然后使用pandas.ols(y = Y, x = X)同时获得m1-m5的五个模型（所有5个模型的形式为Y~A + B + C +截距）。从我的实验来看，上述代码无法满足我的要求。任何替代方案？

Pandas可以吗？

同时训练与熊猫的OLS模型

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