以变量为约束的约束回归python

Question

我尝试在Python中运行一个约束回归，使用sm.GLM公司然后model.fit_约束代码。在

我输入了两个变量和两个虚拟变量，这些虚拟变量是我试图约束的。我要两个虚拟变量的系数乘以一个权重等于零。在

当我将系数乘以整数权重时，这很好，如下所示

results = model.fit_constrained('BOATS * 1 + CARS * 0.5')

但是，我希望这些整数是可变的，并且取决于我的数据的比例，每个虚拟变量都有1。我已经计算了序列SectorWgt中的比例，但无法计算出如何将其输入到model.fit_约束代码。在

这是我最好的尝试

^{pr2}$

但后来我得到了错误

^{3}$

由于

int(SectorWgt.iloc[0])

代码的一部分。在

有人有什么想法吗？谢谢！在

Answer 1

如果使用python3.6或更高版本，可以利用Python的f-strings更干净的字符串插值语法。在

constraint_str = f"SIZE*{int(SectorWgt.iloc[0])}+VQMadj*{int(SectorWgt.iloc[1])}"
results = model.fit_constrained(constraint_str)

Answer 2

使用字符串格式：

x = int(SectorWgt.iloc[0])
y = int(SectorWgt.iloc[1])

results = model.fit_constrained('SIZE*{}+VQMadj*{}'.format(x, y))