df.iloc[i,9]=0.2*(df.iloc[i,6])+0.2*(df.iloc[i,7])+0.6*(df.iloc[i,8]

这个Python表达式是针对Pandas DataFrame（数据框）操作的。`df.iloc[i,9]`表示访问第i行和第10列的数据（因为索引是从0开始的），`df.iloc[i,6]`, `df.iloc[i,7]`, 和 `df.iloc[i,8]` 分别对应第i行的第6、7和8列。

表达式的含义是将第9列的值设置为当前行第6列值的20%加上第7列值的20%，再加上第8列值的60%。这是一个简单的线性组合，假设这些列都是数值类型。

下面是如何在Pandas DataFrame上执行这个操作的代码示例：

# 假设df是一个Pandas DataFrame
df.iloc[:, 9] = 0.2 * df.iloc[:, 6] + 0.2 * df.iloc[:, 7] + 0.6 * df.iloc[:, 8]

这段代码会直接更新DataFrame `df` 的第9列，使得每个元素等于其对应行的第6、7和8列元素按照给定的比例相加。

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plt.scatter(df[df.iloc[2] == 0].iloc[0], df[df.iloc[2] == 0].iloc[1], c="red"

这是一个关于 Python 数据可视化的问题，plt.scatter() 函数用于绘制散点图，其中 df 是一个数据框，df.iloc[2] == 0 表示选取数据框 df 中第三行等于 0 的数据，df[df.iloc[2] == 0].iloc[0] 表示选取第三行等于 0 的数据框中的第一行数据，df[df.iloc[2] == 0].iloc[1] 表示选取第三行等于 0 的数据框中的第二行数据，c="red" 表示散点图的颜色为红色。

new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) for i in range(4, len(df)): if df.iloc[i, 0] == df.iloc[i-2, 0] and df.iloc[i, 3]-df.iloc[i-2, 3] == 200: row1 = df.iloc[i] row2 = df.iloc[i - 2] new_row = pd.concat([row1, row2], axis=0) new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=False)AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

这个错误提示是因为在调用 `append` 方法时，使用的是 DataFrame 类型的对象 `new_df` ，而 DataFrame 没有 `append` 属性。可以尝试将 `ignore_index` 设置为 `True`，如下所示：

new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)

或者，可以使用 `concat` 方法来将新行添加到 DataFrame 中：

new_df = pd.concat([new_df, new_row], ignore_index=True)