二氧化硅(SiO2) 氧化钠(Na2O) 氧化钾(K2O) 氧化钙(CaO) 氧化镁(MgO) 氧化铝(Al2O3) 氧化铁(Fe2O3) 氧化铜(CuO) 氧化铅(PbO) 氧化钡(BaO) 五氧化二磷(P2O5) 氧化锶(SrO) 氧化锡(SnO2) 二氧化硫(SO2) 总量 风化 563.78 0 3.26 5.22 1.18 11.58 1.59 9.37 0 0 1.68 0 0 0 597.66 无风化 815.81 8.34 111.97 63.99 12.95 79.44 23.18 29.43 4.94 7.18 16.83 0.5 2.36 1.22 1178.14 这是我的表格数据，你能写个详细的含量分析吗

当然可以！根据你提供的表格数据，我们可以进行以下的含量分析：

1. 风化样品中的主要成分含量：
- 二氧化硅(SiO2): 563.78
- 氧化钠(Na2O): 0
- 氧化钾(K2O): 3.26
- 氧化钙(CaO): 5.22
- 氧化镁(MgO): 1.18
- 氧化铝(Al2O3): 11.58
- 氧化铁(Fe2O3): 1.59
- 氧化铜(CuO): 9.37
- 氧化铅(PbO): 0
- 氧化钡(BaO): 0
- 五氧化二磷(P2O5): 1.68
- 氧化锶(SrO): 0
- 氧化锡(SnO2): 0
- 二氧化硫(SO2): 0
- 总量: 597.66

2. 无风化样品中的主要成分含量：
- 二氧化硅(SiO2): 815.81
- 氧化钠(Na2O): 8.34
- 氧化钾(K2O): 111.97
- 氧化钙(CaO): 63.99
- 氧化镁(MgO): 12.95
- 氧化铝(Al2O3): 79.44
- 氧化铁(Fe2O3): 23.18
- 氧化铜(CuO): 29.43
- 氧化铅(PbO): 4.94
- 氧化钡(BaO): 7.18
- 五氧化二磷(P2O5): 16.83
- 氧化锶(SrO): 0.5
- 氧化锡(SnO2): 2.36
- 二氧化硫(SO2): 1.22
- 总量: 1178.14

以上是根据你提供的数据进行的含量分析，希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

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from scikit-learn.linear_model import LinearRegression from scikit-learn.metrics import r2_score from scikit-learn.ensemble import RandomForestRegressor from spsspro.algorithm import statistical_model_analysis X=pd.get_dummies(data_merge[['纹饰','类型','颜色','表面风化']]) for i in ['二氧化硅(SiO2)','氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)','氧化钙(CaO)','氧化镁(MgO)','氧化铝(Al2O3)','氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)','氧化铅(PbO)','氧化钡(BaO)','五氧化二磷(P2O5)','氧化锶(SrO)', '氧化锡(SnO2)','二氧化硫(SO2)']: y=data_merge[i] result=statistical_model_analysis.linear_regression(data_y=y,data_x1=X) print('\n') print(i) print(result['linear_regression_form']['r2']) print(result['linear_regression_analysis_description'])

这段代码使用了scikit-learn（sklearn）库中的线性回归（LinearRegression）和随机森林回归（RandomForestRegressor）模型，以及评估指标r2_score。另外，代码还调用了一个名为'spsspro'的自定义模块，其中包含了一个名为'statistical_model_analysis'的函数。

在这段代码中，首先使用了pandas库中的'pd'别名来导入数据并进行预处理。然后，对于给定的一组特征（纹饰、类型、颜色、表面风化），使用pd.get_dummies函数进行独热编码处理。

接下来，对于每个目标变量（'二氧化硅(SiO2)'、'氧化钠(Na2O)'等等），将其赋值给变量y，并调用statistical_model_analysis.linear_regression函数进行线性回归分析。然后打印出回归模型的R^2值（result['linear_regression_form']['r2']）以及分析描述（result['linear_regression_analysis_description']）。最后，逐个处理完所有目标变量。

请注意，这段代码中的'spsspro'模块是自定义模块，您可能需要确保在您的环境中正确安装并导入该模块才能运行成功。

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Input In [43], in <cell line: 4>() 2 from sklearn.metrics import r2_score 3 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ----> 4 from spsspro.algorithm import statistical_model_analysis 6 X=pd.get_dummies(data_merge[['纹饰','类型','颜色','表面风化']]) 7 for i in ['二氧化硅(SiO2)','氧化钠(Na2O)', 8 '氧化钾(K2O)','氧化钙(CaO)','氧化镁(MgO)','氧化铝(Al2O3)','氧化铁(Fe2O3)', 9 '氧化铜(CuO)','氧化铅(PbO)','氧化钡(BaO)','五氧化二磷(P2O5)','氧化锶(SrO)', 10 '氧化锡(SnO2)','二氧化硫(SO2)']: ModuleNotFoundError: No module named 'spsspro'

您好！根据您的代码和错误信息来看，您遇到了一个模块找不到的错误。具体地说，Python 找不到名为 'spsspro' 的模块。

这种错误通常发生在您尝试导入一个未安装或未正确安装的第三方模块时。请确保您已经正确安装了名为 'spsspro' 的模块。您可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装该模块：

pip install spsspro

如果安装成功后仍然遇到问题，请确保您的安装命令是正确的，并且模块名称没有拼写错误。另外，您还可以查看该模块的官方文档或相应的资源以获取更多信息。

如果您有任何其他问题，请随时提问！