多个系列的线性回归中pandas DataFrame的Y截距

要在多个系列的线性回归中获取pandas DataFrame的Y截距，可以使用statsmodels库来执行线性回归分析。以下是一个带有代码示例的解决方法：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建一个示例DataFrame
data = {'x1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'x2': [2, 4, 6, 8, 10],
        'y': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个常数列作为截距
df['intercept'] = 1

# 定义自变量（X）和因变量（Y）
X = df[['intercept', 'x1', 'x2']]
Y = df['y']

# 使用statsmodels进行线性回归分析
model = sm.OLS(Y, X)
results = model.fit()

# 获取截距
intercept = results.params['intercept']
print("Y截距：", intercept)

这段代码首先创建了一个示例DataFrame，其中包含了3个变量（x1，x2和y）。然后，添加了一个常数列作为截距。接下来，定义了自变量X和因变量Y。然后，使用statsmodels库的OLS（Ordinary Least Squares）函数执行线性回归分析。最后，通过results.params来获取截距，并打印出来。

希望这个解决方法对你有帮助！