Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 37, in <module> stats.set_option('display.max_columns', None) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5902, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'set_option'报错怎么修改

这个报错是因为DataFrame没有set_option方法。set_option是pandas的顶层函数。所以你可以将代码修改为：

import pandas as pd

pd.set_option('display.max_columns', None)

这样就可以正确设置pandas的显示选项了。

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Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 39, in <module> ar = sm.tsa.AR(data[col]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\tsa\ar_model.py", line 822, in __init__ raise NotImplementedError( NotImplementedError: AR has been removed from statsmodels and replaced with statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg.上述代码出现报错

这个错误提示说明您使用的版本的`statsmodels`库已经不再支持使用`AR`方法，而应该使用`AutoReg`方法。您需要将代码中的`AR`替换为`AutoReg`。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import skew, kurtosis
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将非数值类型的值替换为NaN
data = data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 计算均值、标准差、最大值、最小值等统计信息
stats = data.describe()

# 计算偏度和峰度
stats.loc['skew'] = skew(data)
stats.loc['kurt'] = kurtosis(data)

# 计算AR系数
ar_coeffs = []
for col in data.columns:
    ar = sm.tsa.AutoReg(data[col], lags=1, trend='c')
    ar_model = ar.fit(ic='aic')
    ar_coeffs.append(ar_model.params[1])

# 将AR系数添加到统计信息中
stats.loc['AR'] = ar_coeffs

# 打印统计信息
print(stats)

在这个示例代码中，我们将`AR`方法替换为`AutoReg`方法，并且使用`lags`参数指定滞后阶数，使用`trend`参数指定是否包含截距。同时，我们也将`ic`参数移动到了`fit()`方法中。

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 22, in <module> autocorr = r_df.autocorr() File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5902, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'autocorr'怎么修改

这个错误是因为`autocorr`是Series对象的方法，而不是DataFrame对象的方法。如果想要计算DataFrame对象的自相关系数，可以使用`corr`函数来计算相关系数矩阵，然后取出对角线元素作为自相关系数。修改代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('shanghai.csv', usecols=['close'], parse_dates=['close'], index_col='close')

# 将数据转换为时间序列
ts = data.squeeze()

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = ts.corr()

# 取出对角线元素作为自相关系数
autocorr = corr_matrix.values.diagonal()

# 打印自相关系数
print(autocorr)

在上面的代码中，我们首先读取数据并转换为时间序列数据，然后使用`corr`函数计算相关系数矩阵。由于自相关系数矩阵是对称矩阵，因此只需要取出对角线元素作为自相关系数即可。