这是我的数据集：
x y z
1 2 1
1 4 6
1 1 12
1 5 14
1 6 17
1 9 18
现在我想使用python中statsmodel库的ols函数对此进行回归。为此我用过：
lm = smf.ols（formula ='z~x + I（x + y）'，data = data）.fit（）
现在我将获得x，（x + y）和截距的系数。由于自变量x在整个数据集中是常数，因此其系数应为0，因为因变量z不依赖于x值。但我的输出与预期不同。我的输出是：
Intercept 1.293173
col1 1.293173
I(col1 + col2) 1.590361
我使用相同的数据使用以下函数在R上找到系数：
m＆lt; - lm（z~x + I（x + y），data = new.data）
为此我的输出是：
Coefficients:
(Intercept) x I(x + y)
2.586 NA 1.590
为什么我在python中尝试使用ols模型时会出现此错误？我怎样才能克服这个问题？