factor_df['roe_qw'] = winsorize(factor_df['roe'], qrange=[0.01,0.99], inclusive=True, inf2nan=True, axis=1)

这段代码使用了 `scipy.stats.mstats.winsorize` 函数对 DataFrame 中的 `roe` 列进行了截尾操作，并将结果保存到了 `roe_qw` 列中。

`winsorize` 函数的参数如下：

- `a`：要进行截尾操作的数组或 DataFrame。
- `limits`：截尾的范围。可以是一个浮点数或元组。例如，`limits=0.1` 表示将数据中小于 10% 分位数的数据设为 10% 分位数，大于 90% 分位数的数据设为 90% 分位数。`limits=(0.05, 0.95)` 表示将数据中小于 5% 分位数的数据设为 5% 分位数，大于 95% 分位数的数据设为 95% 分位数。
- `inclusive`：是否包含限制范围内的数据点。默认为 True，表示包含。
- `axis`：要截尾的轴。默认为 0，表示按列进行截尾。如果设置为 1，则表示按行进行截尾。
- `nan_policy`：如何处理缺失值。默认为 'propagate'，表示保留缺失值。也可以设置为 'raise'，表示抛出异常，或 'omit'，表示忽略缺失值。

在这段代码中，我们将 `roe` 列的范围限制在 1% 到 99% 分位数之间，并将截尾后的结果保存到新的 `roe_qw` 列中。`inf2nan=True` 表示将无穷值设为 NaN，这样可以避免截尾后出现无穷值。

相关问题

reg = smf.ols(formula='salary ~ roe', data=ceosal1)什么意思

这行代码使用了statsmodels库中的ols函数，用于进行最小二乘线性回归分析。其中，formula参数指定回归模型的公式，'salary ~ roe'表示以roe自变量来预测salary因变量。data参数指定回归数据集，ceosal1是一个数据框或者类似数据结构的对象。执行该行代码会返回一个RegressionResultsWrapper对象，可以用来获取回归结果的各种统计量。

ROE>15%

好的，下面是使用 akshare 获取股票数据并筛选 ROE 大于 15% 的股票的 Python 代码示例：

import akshare as ak
import pandas as pd

# 获取 A 股股票数据
stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()

# 获取股票基本面数据
stock_zh_a_profit_df = ak.stock_zh_a_profit()

# 合并数据
stock_data_df = pd.merge(stock_zh_a_spot_df, stock_zh_a_profit_df, on='代码')

# 筛选 ROE 大于 15% 的股票
selected_stock_df = stock_data_df[stock_data_df['ROE'] > 15]

# 输出结果
print(selected_stock_df)

以上代码中，我们首先使用 akshare 获取 A 股股票数据和股票基本面数据，然后将两个数据集合并起来。最后，筛选出 ROE 大于 15% 的股票，并输出结果。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上还需要进行更多的数据处理和筛选，以得到更准确的选股结果。