熊猫DataFrame矢量化解子集的迭代拟合回归线？

Question

我试图聚合熊猫DataFrame，并创建两个新的列，这将是一个斜率和拦截从一个简单的线性回归拟合。

虚拟数据集如下所示：

CustomerID   Month  Value
a                1     10
a                2     20
a                3     20
b                1     30
b                2     40
c                1     80
c                2     90

我希望输出看起来像这样--这将使Value相对于Month的each CustomerID倒退。

CustomerID    Slope   Intercept
a              0.30          10
b              0.20          30
c              0.12          80

我知道我可以运行一个循环，然后对每个customerID运行线性回归模型，但是我的数据集是巨大的，我需要一个矢量化的方法。我试图通过传递线性回归函数来使用groupby和apply，但没有找到可行的解决方案。

提前感谢！

Answer 1

通过将scpiy与groupby结合使用，这里我使用的是for循环而不是应用，因为apply比apply循环慢

from scipy import stats

pd.DataFrame.from_dict({y:stats.linregress(x['Month'],x['Value'])[:2] for y, x in df.groupby('CustomerID')},'index').\
     rename(columns={0:'Slope',1:'Intercept'})
Out[798]: 
   Slope  Intercept
a    5.0   6.666667
b   10.0  20.000000
c   10.0  70.000000