Преобразование результатов линейных моделей в DataFrame ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть много моделей, которые я хочу сравнить, поэтому я хотел объединить их результаты в один DataFrame. Я надеялся сделать что-то похожее на это решение.
Поэтому я собирался использовать as_csv() для summary.tables[0] каждой модели, поэтому что позже я смогу «прочитать» их и манипулировать ими по своему усмотрению.


Но Поле даты содержит запятую, и я не могу изменить разделитель в as_csv(). Итак, я получаю сообщение об ошибке ParserError: Ожидалось 4 поля в строке 5, увидело 5, когда я пытаюсь прочитать этот объект. Я бы не возражал против удаления поля даты, но мне бы хотелось сохранить значение P, которое находится в той же строке... поэтому on_bad_lines=skip бесполезно...Можно ли как-нибудь изменить пропущенный разделитель? Или другой способ добиться этого?
Используя базовый пример:
import numpy as np
from linearmodels.datasets import mroz
from statsmodels.api import add_constant

data = mroz.load()
data = data.dropna()
data = add_constant(data, has_constant="add")

from linearmodels.iv import IV2SLS

res_ols = IV2SLS(np.log(data.wage), data[["const", "educ"]], None, None).fit(
cov_type="unadjusted"
)

# this results in an error if I do not use on_bad_lines='skip'
pd.read_csv(StringIO(fit_.summary.tables[0].as_csv()),
skipinitialspace=True, #on_bad_lines='skip',
skiprows=0, skipfooter=0, engine='python')



Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... -dataframe