重回帰分析で説明変数が多い場合の対応

Question

Pythonで、回帰分析を行う際に、説明変数が、200個ある場合に、200個すべて手入力せずに一括でリスト化する方法はありますでしょうか。
下記のコードの
columnList = ["　　"]
のところに、説明変数を入れようとおもっているのですが、
数量が多くて困っております。
よろしくお願いいたします。

columnList = ["　　"]
X = royal_kokyaku_all.loc[:,columnList]
y = royal_kokyaku_all.loc[:,["royal_all"]]

# モデル構築用データ、モデル検証用データに分割（80:20に分割）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_train.shape)
print(y_test.shape)

Comments

[meg_]

royal_kokyaku_allはpandas.DataFrameですよね？royal_kokyaku_all.columnsからroyal_allを削除したもので良いのでは？

[ppaul]

columnListには、"royal_all"を除外した全てを入れたいのですか。
それとも、他にも除外したいものがあるのでしょうか。

Answer 1

royal_kokyaku_allがpandasのDataFrameだと推測して回答してしまいます。

といっても，質問へのコメントを具体化したものですが…(ズルですみません)

# 項目名全てのリスト
columnList = list(royal_kokyaku_all.columns)
# 'royall_all'は除く
columnList.remove('royal_all')

...

list(royal_kokyaku_all.columns)で項目名のリストが取れます。
手で設定する場合は一度項目名リストを出力させて，
コピペで好きな説明変数を選べばよいでしょう。