cols=[ 'Name', 'Location', 'Year', 'Kilometers_Driven', 'Fuel_Type', 'Transmission', 'Owner_Type', 'Mileage', 'Engine', 'Power', 'Seats'] coeff_df = pd.DataFrame(lr.coef_,cols,columns=['Coefficient'])

这段代码使用了 Pandas 库创建了一个 DataFrame，名为 `coeff_df`，其中包含了一个线性回归模型的系数（即回归方程中自变量的系数）。这个 DataFrame 中有 11 个列，分别是 'Name', 'Location', 'Year', 'Kilometers_Driven', 'Fuel_Type', 'Transmission', 'Owner_Type', 'Mileage', 'Engine', 'Power', 'Seats'，每个列对应一个自变量。

在创建 DataFrame 时，使用了 `lr.coef_`，这是一个 Numpy 数组，包含了线性回归模型中每个自变量的系数。将这个数组传递给 DataFrame，同时提供列名和索引名，就可以创建一个具有指定列和索引的 DataFrame。

最后，`columns=['Coefficient']` 参数指定了 DataFrame 中系数这一列的列名为 'Coefficient'。

相关问题

cols = ggsci::pal_jco(alpha = 0.8)(9)

cols = ggsci::pal_jco(alpha = 0.8)(9) 是一个R语言代码中的表达式。这段代码使用了ggsci包中的函数pal_jco，返回了一个包含9个颜色的向量。pal_jco函数的参数alpha设定了透明度为0.8，表示颜色会略带透明效果。

ggsci包是一个用于生成科学研究中使用的颜色主题的R语言包。它提供了各种各样的颜色调色板，使得在数据可视化过程中能选择具有吸引力和易于辨别的配色方案。

通过调用pal_jco函数并传入9作为参数，我们获取一个带有9个颜色的向量。这些颜色可以用于绘制图形，每个颜色都具有0.8的透明度。

透明度是指颜色的透明程度，数值越高表示越不透明，数值越低表示越透明。通过将颜色的透明度设置为0.8，我们可以在数据可视化中使用这些颜色配色，使图形不会过于突兀，更加美观和易于阅读。

总之，cols = ggsci::pal_jco(alpha = 0.8)(9)是一个返回包含9个透明度为0.8的颜色的向量的R代码表达式。这些颜色可以用于数据可视化等需要配色的应用中。

cols = train.columns feat_cols = cols[1:] num_cols = train.select_dtypes(include=['float64']).columns print("No of Columns:", len(cols))

根据您的代码，您定义了几个变量:

- `cols`: 保存了`train`数据集的所有列名（包括目标变量列）。
- `feat_cols`: 从`cols`中排除了第一列（假设第一列是目标变量列），保存了特征列的名称。
- `num_cols`: 选择了`train`数据集中的浮点类型列。

通过打印输出，您可以看到`cols`中列的数量。

如果您有进一步的问题，请继续提问。