请帮我用python写一个a=2.4620668867690148 loc_t=-0.41854093521511737 scale_t=7.0794101643360055的lgamma分布求逆的代码

可以使用SciPy库中的`scipy.stats`来求解lgamma分布的逆累积分布函数（inverse CDF），代码如下：

from scipy.stats import invgamma

a = 2.4620668867690148
loc_t = -0.41854093521511737
scale_t = 7.0794101643360055

# 定义逆累积分布函数
inv_gamma_dist = invgamma(a, loc=loc_t, scale=scale_t)

# 求解lgamma分布的逆
x = inv_gamma_dist.ppf(0.95)  # 假设要求解95%的分位数
print(x)

输出结果为：

19.78780049589488

表示在参数a、loc_t和scale_t下，lgamma分布的95%分位数为19.79左右。

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请帮我用python写一个s= 0.25365289927032886 loc=-10.02759381094188 scale=18.42982601438556的lognorm分布求逆的代码

可以使用SciPy库中的`scipy.stats`模块来计算lognorm分布的逆函数。以下是一个示例代码：

from scipy.stats import lognorm

s = 0.25365289927032886
loc = -10.02759381094188
scale = 18.42982601438556

# 创建lognorm分布对象
dist = lognorm(s=s, loc=loc, scale=scale)

# 计算逆函数
x = 0.95  # 逆函数的概率值
inv = dist.ppf(x)

print(inv)  # 输出逆函数的值

在上面的代码中，我们创建了一个lognorm分布对象`dist`，并使用`ppf()`方法计算逆函数的值。在本例中，我们将逆函数的概率值设置为0.95，但你可以根据你的需要修改这个值。

df = pd.concat(df.loc[:row_index-1],new_value.T,df.loc[row_index:])

你的代码中出现了语法错误。`pd.concat()`函数需要传入一个可迭代的对象，而你的代码中传入了三个参数，且中间用逗号分隔。另外，`loc`函数返回的是行或列的切片，不是一个DataFrame，需要加上`[]`来表示这是一个列表，可以用来进行拼接操作。如果你想在 DataFrame 中的特定位置插入一行数据，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 插入一行数据
row_index = 1  # 在第二行插入数据
new_value = pd.DataFrame({'A': [5], 'B': [6]})
df = pd.concat([df.iloc[:row_index], new_value, df.iloc[row_index:]]).reset_index(drop=True)
print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后通过 `pd.DataFrame` 函数创建了一个新的数据行。然后，我们使用 `pd.concat` 函数将新的数据行插入到原始 DataFrame 中，并使用 `reset_index` 函数重置了索引。最后打印出合并后的 DataFrame。