问题描述
从 2008 年到 2020 年，我有一个包含 24 个变量（24 列 x 4580 行）的数据框。
我的自变量是 DF 中的第一个，因变量是其他 23 个。
我已经对一个滚动窗口回归进行了测试，效果很好，这是我的代码：
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.regression.rolling import RollingOLS
import seaborn
seaborn.set_style('darkgrid')
pd.plotting.register_matplotlib_converters()
x = sm.add_constant(df[['DIFFSWAP']])
y = df[['CADUSD']]
rols = RollingOLS(y,x,window=60)
rres = rols.fit()
params = rres.params
r_sq = rres.rsquared
现在，我想做的是，我想做一个循环来回归（滚动窗口）DF（第 2 列 24 列）的所有因变量在自变量（第 1 列）上并存储系数和 r 平方。
我的最终目标是提取 Rsquareds 和 Coefficients 并将它们放入数据框（或列表或其他）中，然后绘制它们。
我是 Python 新手，所以我非常感谢您的帮助。
谢谢！
解决方法
你能把它全部放入一个循环中并将结果存储在其他对象中，比如字典吗？
可能的解决方案：
activeData.update(val => [...val,'pushed!'])