Python 3 statsmodels Logit ValueError：進入DLASCL參數編號5時有非法值

Question

通過邏輯迴歸示例工作並在接近statsmodels部分時遇到一些困難。在過去的Python 3和熊貓數據框中，df返回一個迭代器而不是列表。我曾嘗試調整同一與「分對數」卻仍然接受一個ValueError

import numpy as np 
import pandas as pd 
import os 
import statsmodels.api as sm 
import pylab as pl 

df = pd.read_csv('admissions.csv') 
df.head(n=5) 

df.columns = ['admit', 'gre', 'gpa', 'prestige'] 
dummy_ranks = pd.get_dummies(df['prestige'], prefix='prestige') 
cols_to_keep = ['admit', 'gre', 'gpa'] 
data = df[cols_to_keep].join(dummy_ranks.ix[:, 'prestige_2':]) 
data['intercept'] = 1.0 
train_cols = data.columns[1:] 


logit = sm.Logit(data['admit'], data[train_cols]) 

result = logit.fit() 

ValueError異常：在進入DLASCL參數號碼5有一個非法值

Answer 1

你「admissions.csv」在一個空值它。

使用來自http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv的數據根據​​博客http://blog.yhat.com/posts/logistic-regression-python-rodeo.html的作品。嘗試刪除數據中的值，您將收到非法值錯誤。

正確：

admit gre gpa rank 
0 380 3.61 3 
1 520 2.93 4 

錯誤：

admit gre gpa rank 
0  3.61 3 
1 520 2.93 4