Statsmodels允许使用R-style公式使用patsy和statsmodels.formula.api进行方程拟合。我想在pandas DataFrame中使用列来适应特定的函数，但是，我似乎只能接近。例如，如果我有以下带有列['A', 'B', 'C', 'D']的数据框，并且想要拟合表格的等式：
y = (A + B) / D
我可以将公式字符串写为y ~ (A + B):D-1，这会产生两个系数：A:D and B:D。然后，我可以做一些代数并摆脱其中一个的系数，但不是两个。
有没有一种简单的方法来适应这种形式的自定义函数，而无需切换到scipy curve_fit或lmfit？
为了澄清，我的目标是获得D的拟合值，让A和B成为存储在数据帧中的值。为了实现这一点，我生成了一个名为D的1列虚拟列。因此，我所知道的已知值为y, A, and B，其中D是我的拟合参数。截至目前，我获得两个看起来像y=A:D*A + B:D*B的结果，然后我可以提取它以获得类似y=(A + B:D/A:D*B)/A:D.的东西。这很有效，除了我不会在B前面有系数。