import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression df = pd.DataFrame( data=[ ["1",4000], ["2",4250], ["3",4500], ["4",4750], ["5",5000], ["6",5250], ], columns=["years","salary"], index=[0,1,2,3,4,5] ) print(df) print(df[["years"]]) print(df[["salary"]]) model=LinearRegression() model.fit(df[["years"]], df[["salary"]]) print(model.intercept_[0]) print(model.coef_[0][0]) print(f"y={model.intercept_[0]}+{model.coef_[0][0]}+x")解释这些代码

这段代码是使用 Python 中的 pandas 和 sklearn 库来进行线性回归分析的。首先，通过 pd.DataFrame() 函数创建了一个数据框 df，其中包含了年份和薪资两列数据。然后，使用 print() 函数分别输出了整个数据框、年份列和薪资列的数据。接着，使用 LinearRegression() 函数创建了一个线性回归模型 model，并使用 fit() 函数对模型进行训练。最后，使用 print() 函数输出了模型的截距和斜率，并使用 f-string 格式化输出了回归方程。