处理子样本中的空值以进行回归

Question

对于我的回归，我做了很多子样本。我想知道是否有函数，要检查子样本中是否有空值。如果子样本中没有空值，则仅运行回归。只有在活动开始前30天，才应执行回归分析。

我知道如何摆脱子样本中的Null值。但是，在活动开始前30天，我要么不参加活动，要么不参加活动。这是我的模型，仅当Dataframe y中没有Null值时才应运行。 y的索引是日期，并且具有与相关值的一列。

    x= sm.add_constant (x)
    model= sm.OLS(y.astype(float), x.astype(float)).fit()

出于性能原因，我希望避免使用if语句。您是否需要更多我的代码来回答这个问题？感谢您的帮助

Answer 1

您需要在进行回归之前检查大小吗？喜欢：

if y[y.isull()].shape[0] < 30:
    x= sm.add_constant (x)
    model= sm.OLS(y.astype(float), x.astype(float)).fit()