X1 = data1.drop(‘T13Q02127D’, axis=1) y1 = data1[‘T13Q02127D’] X1=DataFrame:(5593,8)，X1 有八个自变量 求 vif ，提供代码

`X1 = data1.drop('T13Q02127D', axis=1)` 这行代码的意思是从 `data1` 数据集中删除名为 'T13Q02127D' 的一列，axis=1表示按列删除。剩下的特征形成了新的矩阵 `X1`，它是一个形状为 (5593, 8) 的 DataFrame，即有5593行和8列。

`y1 = data1['T13Q02127D']` 则将 'T13Q02127D' 这一列单独提取出来作为响应变量 y1。

VIF（Variable Inflation Factor，变量膨胀因子）是用来衡量回归模型中多重共线性的一个统计量。如果 VIF 值大于某个阈值（通常认为是10），则说明可能存在多重共线性问题，可能会导致估计不稳定。

在Python中计算VIF，可以使用`statsmodels`库中的`LinearModel`模块和`get_influence()`函数。首先安装必要的库（如尚未安装，可以使用`pip install statsmodels`）：

import pandas as pd
from statsmodels.regression.linear_model import OLS
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

# 假设df是包含X1和y1数据的新DataFrame
df = pd.concat([X1, y1], axis=1)

# 创建OLS模型
model = OLS(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1])

# 计算VIF
vif = [variance_inflation_factor(model.model.exog, i) for i in range(model.model.exog.shape[1])]
vif_df = pd.DataFrame({'Features': X1.columns[:-1], 'VIF': vif})

print(vif_df)

这将返回一个DataFrame，其中包含了每个自变量的名称及其对应的VIF值。你可以查看这个结果来评估多重共线性的程度。