如何迭代dataframe的列以运行回归

我相信这很简单，但作为python的新手，我很难理解如何在pandasdataframe中迭代变量并对每个变量运行回归

以下是我正在做的：

all_data={}
对于['FIUIX'、'FSAIX'、'FSAVX'、'FSTMX'中的股票代码：
all_data[ticker]=web.get_data_yahoo（ticker'1/1/2010'、'1/1/2015'）
prices=DataFrame（{tic:data['Adj Close']表示tic，数据位于all_data.iteritems（）}）
返回=价格。pct_变化（）

我知道我可以运行这样的回归：

regs=sm.OLS（returns.FIUIX，returns.FSTMX）.fit（）

但是假设我想对数据帧中的每一列执行此操作。特别是，我想在FSTMX上回归FIUIX，然后在FSTMX上回归FSAIX，然后在FSTMX上回归FSAVX。每次回归后，我都要存储残差

我尝试了以下各种版本，但一定是语法错误：

resids={}
对于返回的k.keys（）：
reg=sm.OLS（返回[k]，返回.FSTMX）.fit（）
剩余[k]=注册剩余

我认为问题在于我不知道如何按键引用returns列，因此returns[k]可能是错误的

如果您能提供任何关于最佳方法的指导，我们将不胜感激。也许我错过了一个共同的方法