tmp1 = matrix_factor.iloc[i, :].dropna() tmp2 = matrix_ret.iloc[i + 1, :].dropna() l_join = list(set(tmp1.index) & set(tmp2.index)) tmp1 = tmp1[l_join] tmp2 = tmp2[l_join]
时间: 2024-04-11 09:29:34 浏览: 8
这段代码执行了以下操作:
1. `tmp1 = matrix_factor.iloc[i, :].dropna()`: 从 `matrix_factor` 中选择第 `i` 行,并使用 `dropna()` 方法删除其中的缺失值。结果赋值给 `tmp1` 变量。
2. `tmp2 = matrix_ret.iloc[i + 1, :].dropna()`: 从 `matrix_ret` 中选择第 `i+1` 行,并使用 `dropna()` 方法删除其中的缺失值。结果赋值给 `tmp2` 变量。
3. `l_join = list(set(tmp1.index) & set(tmp2.index))`: 创建一个列表 `l_join`,其中包含 `tmp1` 和 `tmp2` 索引的交集。通过转换为集合并使用 `&` 操作符来实现。
4. `tmp1 = tmp1[l_join]`: 将 `tmp1` 变量限制为只包含交集索引 `l_join` 中的数据。
5. `tmp2 = tmp2[l_join]`: 将 `tmp2` 变量限制为只包含交集索引 `l_join` 中的数据。
这段代码的目的是根据索引的交集,筛选出两个数据集中共同存在的数据,并将它们赋值给 `tmp1` 和 `tmp2` 变量,以便后续进行相关性计算等操作。
相关问题
exog=train_data.iloc[:, 1:]的意思
`exog`是ARIMA模型中的一个可选参数,它用于指定外部变量(即输入特征)的值。在ARIMA模型中,我们可以用历史数据来预测未来的数据,但是如果我们有一些额外的信息(比如,温度预测中的气压、湿度等),我们可以将这些信息作为外部变量输入到ARIMA模型中,以提高模型的准确性和预测能力。
在这里,`train_data.iloc[:, 1:]`表示训练集中的输入特征数据,即除了输出特征(温度)之外的6个输入特征的数据。`iloc[:, 1:]`是Pandas中的切片操作,表示取所有行(`:`),从第1列开始到最后一列,即取除了第1列(温度)之外的所有列数据。
因此,`exog=train_data.iloc[:, 1:]`表示将训练集中的除了输出特征(温度)之外的6个输入特征数据作为外部变量输入到ARIMA模型中进行训练。这样,ARIMA模型就可以利用这些额外的信息来提高温度预测的准确性。
解释exog=test_data.iloc[:, 1:]
这是一行Python代码,其中 test_data 是一个 Pandas DataFrame 对象,iloc 是 Pandas 中用于通过位置索引选取数据的函数。冒号前面的空处表示选取所有行,而冒号后面的数字 1 表示选取从第二列(索引为 1)开始的所有列。因此,exog=test_data.iloc[:, 1:] 的作用是将 test_data 中除了第一列(通常为目标变量)之外的所有列作为自变量(即外生变量)赋值给 exog 变量。这通常用于机器学习模型的训练和预测。