itiPython パネルデータ分析 .fit valueError Zero division Error 原因がわかりません。

Question

Python Linearmodels を利用したデータパネル分析に挑戦しています。
最後あと数行　というところでエラーが発生します
formula_fe関数の中身の書き方次第でエラーが変わるという謎の状態です。

参考にしてるページが
パネルデータ分析　Pythonで学ぶ入門計量経済学
こちらの中のLinearmodels を参考にしています。

元々のデータ内容がこの画像です。
元ファイルを確認しましたが空行などエラーにつながりそうなものは見つかりませんでした。

ネット上を探しても .fit()に関して同様のエラーが見当たりません
もしわかる人いらっしゃいましたらよろしくお願いします。

import numpy as np
from scipy.stats import norm, gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import linearmodels
from linearmodels.panel.data import PanelData
from linearmodels.panel import PanelOLS, PooledOLS, RandomEffects, compare
from collections import OrderedDict
import wooldridge
from statsmodels.formula.api import ols

#csv読込
csv_data = pd.read_csv(r'データパス', encoding="utf-8", low_memory=False)
data_frame= pd.DataFrame(csv_data)

#マルチインデックス化
data=data_frame.set_index(['code','year'],drop=False)
data.head()

formula_fe = 'sales ~ netincome + roea + roeb + EntityEffects'

mod_fe = PanelOLS.from_formula(formula_fe, data= data)
result_fe = mod_fe.fit()　<ここでエラー

エラーエラーパターン1　

formula_fe = 'sales ~ netincome + roea + roeb + EntityEffects' の場合

ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-164-f37de24251bb> in <module>
      1 mod_fe = PanelOLS.from_formula(formula_fe, data= data)
----> 2 result_fe = mod_fe.fit()

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\linearmodels\panel\model.py in fit(self, use_lsdv, use_lsmr, low_memory, cov_type, debiased, auto_df, count_effects, **cov_config)
   1889             weps_pooled = wy - wx @ _lstsq(wx, wy, rcond=None)[0]
   1890             resid_ss_pooled = float(weps_pooled.T @ weps_pooled)
-> 1891             num = (resid_ss_pooled - resid_ss) / df_num
   1892 
   1893             denom = resid_ss / df_denom

ZeroDivisionError: float division by zero

エラーパターン2　

formula_fe = 'sales ~ netincome + roea + roeb + TimeEffects + EntityEffects' の場合

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-166-f37de24251bb> in <module>
      1 mod_fe = PanelOLS.from_formula(formula_fe, data= data)
----> 2 result_fe = mod_fe.fit()

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\linearmodels\panel\model.py in fit(self, use_lsdv, use_lsmr, low_memory, cov_type, debiased, auto_df, count_effects, **cov_config)
   1754             )
   1755             if not weighted:
-> 1756                 y, x, ybar = self._fast_path(low_memory=low_memory)
   1757                 y_effects = np.array([0.0])
   1758                 x_effects = np.zeros(x.shape[1])

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\linearmodels\panel\model.py in _fast_path(self, low_memory)
   1527             x = cast(PanelData, x.general_demean(groups))
   1528         elif self.entity_effects and self.time_effects:
-> 1529             y = cast(PanelData, y.demean("both", low_memory=low_memory))
   1530             x = cast(PanelData, x.demean("both", low_memory=low_memory))
   1531         elif self.entity_effects:

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\linearmodels\panel\data.py in demean(self, group, weights, return_panel, low_memory)
    535         if group == "both":
    536             if not low_memory:
--> 537                 return self._demean_both(weights)
    538             else:
    539                 return self._demean_both_low_mem(weights)

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\linearmodels\panel\data.py in _demean_both(self, weights)
    398         d = self.dummies(dummy, drop_first=True)
    399         d.index = e.index
--> 400         d = PanelData(d).demean(group, weights=weights)
    401         d = d.values2d
    402         e = e.values2d

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\linearmodels\panel\data.py in __init__(self, x, var_name, convert_dummies, drop_first, copy)
    238             raise TypeError("Only ndarrays, DataFrames or DataArrays are " "supported")
    239         if convert_dummies:
--> 240             self._frame = expand_categoricals(self._frame, drop_first)
    241             self._frame = self._frame.astype(np.float64, copy=False)
    242 

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\linearmodels\panel\data.py in expand_categoricals(x, drop_first)
    110 
    111 def expand_categoricals(x: DataFrame, drop_first: bool) -> DataFrame:
--> 112     return concat(
    113         [convert_columns(x[c], drop_first) for c in x.columns], axis=1, sort=False
    114     )

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py in concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy)
    272     ValueError: Indexes have overlapping values: ['a']
    273     """
--> 274     op = _Concatenator(
    275         objs,
    276         axis=axis,

D:\Users\yujin\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py in __init__(self, objs, axis, join, keys, levels, names, ignore_index, verify_integrity, copy, sort)
    329 
    330         if len(objs) == 0:
--> 331             raise ValueError("No objects to concatenate")
    332 
    333         if keys is None:

ValueError: No objects to concatenate