adf.loc[(pd.isna(adf["pearson"])|pd.isna(adf["spearman"])),:].iloc[:,:].style.format({"缺失值占比":"{:.3%}"})

这是一段 Pandas 的代码，作用是选取 DataFrame adf 中 "pearson" 和 "spearman" 列中有缺失值的行，并对这些行的所有列进行格式化输出，其中 "缺失值占比" 一列会将输出的数值转化为百分比格式。

具体解释：

- `.loc[]`：Pandas 数据框选取函数，用于从数据框中选取满足条件的行和列。这里使用 `.loc[]` 选取了所有 "pearson" 和 "spearman" 列中有缺失值的行。
- `[(pd.isna(adf["pearson"])|pd.isna(adf["spearman"])),:]`：条件过滤，使用逻辑或运算符 `|` 将 "pearson" 和 "spearman" 列中有缺失值的行选出来。
- `.iloc[:,:].style`：Pandas 数据框格式化输出。`.iloc[:,:]` 表示选取所有行和所有列，`.style` 表示对选取的结果进行格式化输出。
- `.format({"缺失值占比":"{:.3%}"})`：格式化选取的结果。`{:.3%}` 表示将输出的数值转化为百分比格式，并保留三位小数。`"缺失值占比"` 是一个字典，表示要对 "缺失值占比" 这一列进行格式化输出。

相关问题

aTSA::adf.test(clo) Error in is.finite(x) : 没有为'list'类型实现默认的方法

这个错误是因为 `adf.test()` 函数的参数 `clo` 应该是一个数值向量，但是你传递给函数的是一个列表类型。因此，R 无法对列表类型的对象执行 `is.finite()` 操作。

你需要检查一下传递给 `adf.test()` 函数的参数 `clo` 是否正确，如果不是数值向量，则需要将其转换为数值向量。你可以使用 `unlist()` 函数将列表转换为数值向量，例如：

adf.test(unlist(clo))

这将把列表 `clo` 转换成一个数值向量，并作为参数传递给 `adf.test()` 函数。

Error in adf.test(ts_data) : 没有"adf.test"这个函数

这个错误提示是因为 R 语言中没有名为 adf.test 的函数。可能是因为您没有正确加载包含该函数的 R 包。您可以尝试安装并加载“tseries”包来使用 adf.test 函数。具体步骤如下：

1. 在 R 控制台中输入以下命令来安装“tseries”包：`install.packages("tseries")`

2. 安装完成后，使用以下命令来加载该包：`library(tseries)`

3. 然后您就可以使用 adf.test 函数了，例如：`adf.test(ts_data)`

希望这能帮到您。