So iterieren Sie über Spalten eines Pandas-Datenrahmens ⇐ Python

[Guest]

Ich habe diesen Code mit Pandas in Python:

Code: Select all

all_data = {}
for ticker in ['FIUIX', 'FSAIX', 'FSAVX', 'FSTMX']:
all_data[ticker] = web.get_data_yahoo(ticker, '1/1/2010', '1/1/2015')

prices = DataFrame({tic: data['Adj Close'] for tic, data in all_data.iteritems()})
returns = prices.pct_change()

Ich weiß, dass ich eine Regression wie diese durchführen kann:

Code: Select all

regs = sm.OLS(returns.FIUIX,returns.FSTMX).fit()

aber wie kann ich das für jede Spalte im Datenrahmen tun? Wie kann ich konkret über Spalten iterieren, um die Regression für jede auszuführen?
Konkret möchte ich jedes andere Tickersymbol (FIUIX, FSAIX) regressieren und FSAVX) auf FSTMX und speichern Sie die Residuen für jede Regression.
Ich habe verschiedene Versionen der folgenden ausprobiert, aber nichts, was ich ausprobiert habe, lieferte das gewünschte Ergebnis:

Code: Select all

resids = {}
for k in returns.keys():
reg = sm.OLS(returns[k],returns.FSTMX).fit()
resids[k] = reg.resid

Stimmt etwas mit dem return[k]-Teil des Codes nicht? Wie kann ich den k-Wert verwenden, um auf eine Spalte zuzugreifen? Oder gibt es einen einfacheren Ansatz?