Lassen Sie uns eintauchen.
Erstellen Sie eine Figur mit Trendlinie
Der erste Schritt besteht darin, eine Figur mit Trendlinien zu erstellen. In diesem Beispiel werden wir ein einfaches Streudiagramm verwenden, indem wir die TIPS -Daten unter Verwendung der Tipps wie im folgenden Code gezeigt verwenden:
Handlung importieren.als px ausdrücken
df = px.Daten.Tipps ()
Abb = Px.Streuung (df, x = 'Total_bill', y = 'Tipp', facet_col = 'raucher', color = 'sex', Trendline = 'ols')
Feige.zeigen()
Der obige Code sollte eine Abbildung wie gezeigt zurückgeben:
Sobald wir die Figur mit Trendlinien in der Trace haben, können wir die zugrunde liegenden Modellparameter mit der Funktion get_trendlines_results () extrahieren.
Die Funktionssyntax ist wie gezeigt:
Handlung.äußern.get_trendline_results (Abb.)
Parameter:
Die Funktion gibt dann einen Pandas -Datenfreame mit den Spalten px_fit_results mit dem StatsModels -Objekt zurück.
Beispiel
Lassen Sie uns sehen, wie wir die Anpassungsstatistiken mit der zuvor erstellten Abbildung extrahieren können. Der Code ist wie gezeigt:
Ergebnis = px.get_trendline_results (Abb.)
Druck (Ergebnis)
Ausgang:
Wir können dann auf den Modellparameter zugreifen, wie in der folgenden Abfrage gezeigt:
Handlung importieren.als px ausdrücken
df = px.Daten.Tipps ()
Abb = Px.Streuung (df, x = 'Total_bill', y = 'Tipp', facet_col = 'raucher', color = 'sex', Trendline = 'ols')
Ergebnis = px.get_trendline_results (Abb.)
Ergebnis.Abfrage ("Sex == 'männlich' und Raucher == 'Ja'").px_fit_results.Iloc [0].Zusammenfassung()
Ergebnis:
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Dieser Artikel deckt die Grundlagen der Verwendung der Funktion von GET_TRENDLINE_RESULTS ab, um die Anpassungsstatistiken für Trendlinien zu extrahieren.