pydata/patsy

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Describing statistical models in Python using symbolic formulas

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フォーク: 106
オープンの初心者向け issue: 3
索引済み issue: 67
平均マージ: 7日 34分
マージ済み PR（30日）: 1

主要言語: Python
ライセンス: ライセンスのデータがありません
最終 GitHub push: 2026年9月7日
最新の索引: 2026年9月19日
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オープンの issue を 67 件索引しました

VarLookupDict should implement __iter__, causes CPython crash when using statsmodels in marimo notebook オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 72/100

pydata/patsy#259 · 2026年5月30日に作成
`build._eval_factor` error condition attempts to access attribute `dtype` on `DataFrame` object, but no such attribute exists オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 55/100

pydata/patsy#232 · コメント 2 件 · 2025年8月7日に作成
Accept to use variable and categorical variable from dataframe index オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#211 · コメント 1 件 · 2024年10月9日に作成
Standardize(x) comes before drop na オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#208 · 2024年5月28日に作成
0.5.3: pytest is failing in some units オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#194 · コメント 11 件 · 2023年5月20日に作成
0.5.3: documentation build fails with sphinx 6.2.1 オープン

wontfix

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 45/100

pydata/patsy#193 · コメント 1 件 · 2023年5月20日に作成
Add link to license in readme オープン

難易度 1/5 1時間未満初心者へのやさしさ 72/100

pydata/patsy#189 · 2023年1月15日に作成
Does python have an analogue to R's splines::ns() オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#183 · 2022年3月28日に作成
Wrote a convenience function for getting variable names from formula オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#171 · コメント 1 件 · 2021年5月15日に作成
When passing DataFrame, dmatrices returns design matrix with zero rows using standardize in formula オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#166 · 2021年1月10日に作成
Is there a way to get dmatrix to drop all-zero columns? オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#161 · コメント 1 件 · 2020年8月30日に作成
"+ -1" equivalence with "-1" in patsy formula? オープン

bug fixed in formulaic

pydata/patsy#158 · コメント 2 件 · 担当者 1 名 · 2020年7月20日に作成
Introducing `formulaic`, a high-performance `patsy` "competitor" オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 12/100

pydata/patsy#157 · コメント 2 件 · リアクション 2 件 · 2020年7月6日に作成
patsy equivalent of R's all.vars オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#155 · コメント 1 件 · 2020年5月18日に作成
How to construct a polynomial for numerical data? オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#152 · 2019年9月15日に作成
Minor (in?)consistency in terms naming with Treatment scheme オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 45/100

pydata/patsy#151 · 2019年8月28日に作成
I get a blank assertion error as well オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#150 · 2019年6月12日に作成
Deferring Evaluation of Terms オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#149 · コメント 2 件 · 2019年6月12日に作成
dmatrices raising “AssertionError” オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#148 · コメント 3 件 · 2019年6月12日に作成
formula support for categorical endog variable in logistic regression オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#146 · コメント 1 件 · 2019年5月16日に作成
Faillure in spline-regression.rst due to "print" with Python 3 オープン

難易度 1/5 1時間未満初心者へのやさしさ 68/100

pydata/patsy#143 · 2019年2月13日に作成
Builtins for numpy recarrays オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 38/100

pydata/patsy#142 · コメント 4 件 · リアクション 1 件 · 2019年2月4日に作成
Update "Differences between R and Patsy Formulas" to state that dot on RHS is not supported オープン

難易度 1/5 1時間未満初心者へのやさしさ 45/100

pydata/patsy#134 · コメント 1 件 · リアクション 1 件 · 2018年10月22日に作成
ENH: option for nonreplicated exterior knots in b-splines オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#132 · コメント 2 件 · 2018年10月12日に作成
How to get Pandas DataFrame with column descriptions? オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#127 · 2018年7月18日に作成
Forecasting incrementally with patsy オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#126 · コメント 1 件 · 2018年6月14日に作成
Patsy loses DatetimeIndex freq information even if no NA values オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 45/100

pydata/patsy#125 · 2018年6月1日に作成
Question: Programmatically creating splines and applying knots to new data オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 20/100

pydata/patsy#121 · コメント 1 件 · 2018年3月9日に作成
Function "C" in current environment overrides categorical operator オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#120 · コメント 1 件 · 2018年2月25日に作成
Categorical encodings, entropic approach オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#119 · コメント 5 件 · 2018年1月26日に作成
inf treated as a number, which is very weird オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 45/100

pydata/patsy#118 · 2018年1月22日に作成
Pickle Support オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#114 · コメント 1 件 · 2017年12月18日に作成
copy.deepcopy strips off .design_info from DesignMatrix オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 48/100

pydata/patsy#112 · 2017年11月1日に作成
Adding tutorial resources オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 20/100

pydata/patsy#111 · 2017年9月30日に作成
Better handling for unrecognized categorical levels? オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#110 · コメント 4 件 · リアクション 1 件 · 2017年7月15日に作成
Lagged variables in formula オープン

fixed in formulaic

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 20/100

pydata/patsy#105 · コメント 1 件 · リアクション 2 件 · 2017年5月4日に作成
joblib.parallel with patsy? オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#103 · コメント 2 件 · 2017年3月6日に作成
Backticks `x` as an alias for Q('x') オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 30/100

pydata/patsy#100 · コメント 5 件 · 2017年1月12日に作成
patsy questions/wishlist オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 20/100

pydata/patsy#93 · コメント 4 件 · 2016年9月16日に作成
Time to drop support for pandas < 0.9? オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#88 · 2016年6月5日に作成
Add "numerical" function (opposite of C() in formulas)? オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#87 · 2016年5月8日に作成
Standardize transform should handle edge case where variable has zero variance オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 48/100

pydata/patsy#85 · 2016年4月22日に作成
Transforms like 'scale' need some way to handle missing data オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#82 · コメント 3 件 · 2016年4月6日に作成
Is this the expected behavior of patsy when building a design matrix of a two-level categorical variable without an intercept? オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#80 · コメント 12 件 · リアクション 3 件 · 2016年3月11日に作成
How to use mutli-column functions in Patsy which return categorical output? オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#79 · コメント 2 件 · 2016年3月6日に作成
coding categorical response variables for use with scikit-learn オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 30/100

pydata/patsy#77 · コメント 10 件 · 2015年11月11日に作成
subset columns of a design matrix オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#72 · 2015年8月18日に作成
Add "partial prediction" (initially at the factor level) オープン

statsmodels-request well-defined-task-definitely-do-this

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 35/100

pydata/patsy#64 · コメント 2 件 · 2015年4月14日に作成
Implement an option for factor-based prediction オープン

statsmodels-request well-defined-task-definitely-do-this

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 30/100

pydata/patsy#63 · コメント 1 件 · 2015年4月14日に作成
Need a way to request the LHS of a formula to *not* go through design matrix processing オープン

statsmodels-request

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

pydata/patsy#62 · コメント 1 件 · 2015年4月14日に作成

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