已知一个722列的dataframe数据，文件名称“分钟收益率数据集.csv”请直接使用Python代码求每一列数据的均值并绘制所有均值的折线图，同时进行一元线性回归，并生成回归结果以及示意图，上述结果都保存到电脑桌面上，要求图非常大可以直观清晰的看图

首先，您需要使用 pandas 库来读取 "分钟收益率数据集.csv" 文件并将其存储在一个名为 "df" 的 dataframe 中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("分钟收益率数据集.csv")

然后，您可以使用 dataframe 的 mean() 方法来计算每一列的均值。

mean_values = df.mean()

接下来，您可以使用 matplotlib 库来绘制所有均值的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(mean_values)
plt.show()

要进行一元线性回归，您可以使用 scikit-learn 库中的 LinearRegression 模型。首先，您需要导入该模型，然后创建一个 LinearRegression 对象并将其训练。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = mean_values.index.values.reshape(-1, 1)  # 将列名转换为一个 n x 1 的矩阵
y = mean_values.values.reshape(-1, 1)  # 将均值转换为一个 n x 1 的矩阵

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

现在，您可以使用训练后的模型来预测新数据的值。例如，要预测第 50 列的均值，您可以使用以下代码：

prediction = model.predict([[50]])

您还可以使用 matplotlib 库来生成回归结果的示意图。

plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')
plt.show()