把统计的结果放到word中后，怎么提取想要的数据，存入CSV

chenjl1972

我做了线性回归得到的结果是

OLS Regression Results                           
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Dep. Variable:                      x   R-squared:                       0.004
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                 -0.006
Method:                 Least Squares   F-statistic:                    0.3809
Date:                Fri, 04 Jun 2021   Prob (F-statistic):              0.539
Time:                        22:45:51   Log-Likelihood:                -493.47
No. Observations:                 104   AIC:                             990.9
Df Residuals:                     102   BIC:                             996.2
Df Model:                           1                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
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                 coef            std err          t          P>|t|      [0.025      0.975]
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Intercept     46.9506      3.145     14.930      0.000      40.713      53.188
y             -0.3424      0.555        -0.617      0.539      -1.443       0.758
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Omnibus:                       28.683   Durbin-Watson:                   2.046
Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):               52.685
Skew:                           1.138   Prob(JB):                     3.63e-12
Kurtosis:                       5.642   Cond. No.                         6.52
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请教各位大神
我想把y 这行后面的 -1.443       0.758给提出来，存入CSV的两个单元格里。
我用正则，但没做出来。

wp231957

这结果是咋来的，为啥要放在word中

chenjl1972

这个结果是用OLS 做线性回归。#y=a+bx 统计后可以得到a,b 和p 的值，可以通过summary()得到所有的参数，但没法直接得到b值的95%可信区间，所以我只好把他放到word里，看能不能提取出来。
x = df2[exposed_factor].values.reshape(-1, 1)  # 必须是.value 然后再reshape(-1.1)转成1行。
y = df2['IL1b'].values.reshape(-1, 1)
# print(x)
lm_s = ols('x~y', data=df2).fit()
#y=a+bx
print(lm_s.summary())
b=lm_s.params[1]
p=lm_s.pvalues[1] # p值
a=lm_s.params[0] #
print(a,b,p) # 分别打印出a ,b 和p的值。
writer.writerow(['IL1b',b, p])

wp231957

chenjl1972 发表于 2021-6-5 10:34
这个结果是用OLS 做线性回归。#y=a+bx 统计后可以得到a,b 和p 的值，可以通过summary()得到所有的参数，但 ...

不可以直接提取吗，比如你要的数据在a里b里p里？？