print(csm_features.shape[1], len(columns['csm_features']), len(set(data.columns) & set(columns['csm_features'])))

这段代码打印了三个值，分别是：

1. `csm_features.shape[1]`：表示 `csm_features` 数据框的列数，即该数据框的宽度。
2. `len(columns['csm_features'])`：表示 `columns['csm_features']` 列表的长度，即包含的元素个数。
3. `len(set(data.columns) & set(columns['csm_features']))`：表示 `data` 数据框的列名和 `columns['csm_features']` 列表中的元素的交集的长度，即两者共有的列数。

通过打印这些值，可以了解到 `csm_features` 数据框的宽度、`columns['csm_features']` 列表的长度以及 `data` 数据框和 `columns['csm_features']` 列表之间的列匹配情况。

相关问题

csm_features.columns.tolist()

C知道 AI无法直接获取您的代码或变量。但是，如果您使用的是一个名为"csm_features"的DataFrame，并且您希望获取其列名的列表，您可以尝试使用以下代码：

csm_features.columns.tolist()

这将返回"csm_features" DataFrame 的列名列表。请确保在运行此代码之前，您已经导入并正确定义了"csm_features" DataFrame。

agg_csm.columns = pd.Index(['{}_{}_{}'.format(e[0], '%dM' % m, e[1]) for e in agg_csm.columns.tolist()]) agg_csm = agg_csm.reset_index()

这段代码是将聚合后的 `agg_csm` DataFrame 的列名进行重命名，并重置索引。

首先，使用 `agg_csm.columns.tolist()` 将 `agg_csm` DataFrame 的列名转换为列表。然后，通过列表推导式遍历每个列名，并使用字符串格式化将其重命名为新的列名。

新的列名的格式为 `{}_{}_{}'format(e[0], '%dM' % m, e[1])`，其中 `{}` 表示占位符，`e[0]` 表示原始列名的第一个部分，`'%dM' % m` 表示月份部分，`e[1]` 表示原始列名的第二个部分。

重命名后，使用 `pd.Index()` 将重命名后的列名列表转换为新的索引，并将其赋值给 `agg_csm.columns`，以更新 `agg_csm` DataFrame 的列名。

接下来，使用 `agg_csm.reset_index()` 重置 `agg_csm` DataFrame 的索引，将原始索引转换为默认的整数索引，并生成一个新的索引列。

通过这段代码，可以对聚合后的 DataFrame 进行列名重命名，并重置索引。