del sentiment_short['diff_2'] del sentiment_short['diff_1'] sentiment_short.head() print (type(sentiment_short))

这是一段 Python 代码，用于删除 sentiment_short 数据框中的两列。sentiment_short.head() 可以用于查看删除后的数据框前几行，而 type(sentiment_short) 可以用于查看 sentiment_short 的数据类型。

相关问题

试解释如下代码：sentiment_short['diff_1'] = sentiment_short['UMCSENT'].diff(1) sentiment_short['diff_2'] = sentiment_short['diff_1'].diff(1) sentiment_short.plot(subplots=True, figsize=(18, 12))

这段代码的作用是计算情感分析数据集中UMCSENT列的一阶差分和二阶差分，并将结果绘制成子图。其中，diff(1)表示计算一阶差分，diff(2)表示计算二阶差分。sentiment_short是数据集的名称。

for ax, lag in zip(axes.flat, np.arange(1,lags+1, 1)): lag_str = 't-{}'.format(lag) X = (pd.concat([sentiment_short, sentiment_short.shift(-lag)], axis=1, keys=['y'] + [lag_str]).dropna())

这是一个 Python 代码片段，用于创建一个时间序列的滞后版本。它使用了 pandas 库中的 concat 和 shift 函数。具体来说，它将 sentiment_short 数据框向下平移 lag 个时间步，并将结果与原始数据框连接起来，形成一个新的数据框 X。其中 lag_str 是一个字符串，用于表示当前滞后的时间步。