[英]Cumulative OLS with Python Pandas
我正在使用Pandas 0.8.1,目前我无法更改版本。 如果新版本有助于解决以下问题,请在评论中注明,而不是回答。 此外,这是一个研究复制项目,所以即使在仅附加一个新数据点后重新运行回归可能是愚蠢的(如果数据集很大),我仍然必须这样做。 谢谢!
在熊猫,还有一个rolling
的选项window_type
参数pandas.ols
但似乎暗示,这需要一个窗口大小或使用整个数据样本为默认的一些选择。 我希望以累积的方式使用所有数据。
我正在尝试对按日期排序的pandas.DataFrame
运行回归。 对于每个索引i
,我想使用从索引i
的最小日期到日期的可用数据运行回归。 因此,窗口在每次迭代时有效地增加一个,所有数据从最早的观察中累积使用,并且没有数据从窗口中丢失。
我已经编写了一个函数(下面),可以使用apply
来执行此操作,但它的速度慢得令人无法接受。 相反,有没有办法使用pandas.ols
直接执行这种累积回归?
以下是有关我的数据的更多细节。 我有一个pandas.DataFrame
其中包含一列标识符,一列日期,一列左侧值和一列右侧值。 我想使用groupby
基于标识符进行分组,然后对包含左侧和右侧变量的每个时间段执行累积回归。
这是我能够使用的功能, apply
标识符分组对象:
def cumulative_ols(
data_frame,
lhs_column,
rhs_column,
date_column,
min_obs=60
):
beta_dict = {}
for dt in data_frame[date_column].unique():
cur_df = data_frame[data_frame[date_column] <= dt]
obs_count = cur_df[lhs_column].notnull().sum()
if min_obs <= obs_count:
beta = pandas.ols(
y=cur_df[lhs_column],
x=cur_df[rhs_column],
).beta.ix['x']
###
else:
beta = np.NaN
###
beta_dict[dt] = beta
###
beta_df = pandas.DataFrame(pandas.Series(beta_dict, name="FactorBeta"))
beta_df.index.name = date_column
return beta_df
根据评论中的建议,我创建了自己的函数,可以与apply
一起使用,并且依赖于cumsum
来积累所有单独需要的术语,用于从OLS单变量回归中表达系数。
def cumulative_ols(
data_frame,
lhs_column,
rhs_column,
date_column,
min_obs=60,
):
"""
Function to perform a cumulative OLS on a Pandas data frame. It is
meant to be used with `apply` after grouping the data frame by categories
and sorting by date, so that the regression below applies to the time
series of a single category's data and the use of `cumsum` will work
appropriately given sorted dates. It is also assumed that the date
conventions of the left-hand-side and right-hand-side variables have been
arranged by the user to match up with any lagging conventions needed.
This OLS is implicitly univariate and relies on the simplification to the
formula:
Cov(x,y) ~ (1/n)*sum(x*y) - (1/n)*sum(x)*(1/n)*sum(y)
Var(x) ~ (1/n)*sum(x^2) - ((1/n)*sum(x))^2
beta ~ Cov(x,y) / Var(x)
and the code makes a further simplification be cancelling one factor
of (1/n).
Notes: one easy improvement is to change the date column to a generic sort
column since there's no special reason the regressions need to be time-
series specific.
"""
data_frame["xy"] = (data_frame[lhs_column] * data_frame[rhs_column]).fillna(0.0)
data_frame["x2"] = (data_frame[rhs_column]**2).fillna(0.0)
data_frame["yobs"] = data_frame[lhs_column].notnull().map(int)
data_frame["xobs"] = data_frame[rhs_column].notnull().map(int)
data_frame["cum_yobs"] = data_frame["yobs"].cumsum()
data_frame["cum_xobs"] = data_frame["xobs"].cumsum()
data_frame["cumsum_xy"] = data_frame["xy"].cumsum()
data_frame["cumsum_x2"] = data_frame["x2"].cumsum()
data_frame["cumsum_x"] = data_frame[rhs_column].fillna(0.0).cumsum()
data_frame["cumsum_y"] = data_frame[lhs_column].fillna(0.0).cumsum()
data_frame["cum_cov"] = data_frame["cumsum_xy"] - (1.0/data_frame["cum_yobs"])*data_frame["cumsum_x"]*data_frame["cumsum_y"]
data_frame["cum_x_var"] = data_frame["cumsum_x2"] - (1.0/data_frame["cum_xobs"])*(data_frame["cumsum_x"])**2
data_frame["FactorBeta"] = data_frame["cum_cov"]/data_frame["cum_x_var"]
data_frame["FactorBeta"][data_frame["cum_yobs"] < min_obs] = np.NaN
return data_frame[[date_column, "FactorBeta"]].set_index(date_column)
### End cumulative_ols
我已经在许多测试用例中验证了这与我以前的函数的输出和NumPy的linalg.lstsq
函数的输出相匹配。 我没有对时间进行完整的基准测试,但有趣的是,在我一直在努力的情况下它快了大约50倍。
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