解释这段R语言代码,并把它转化成python语言:ew = result %>% select(ym,rank,ewret) %>% spread(rank,ewret) %>% mutate(ls =`10`-`1`) summary(lm(`1`~1,ew)) summary(lm(`10`~1,ew)) summary(lm(ls~1,ew))
时间: 2023-08-06 09:09:34 浏览: 60
这段R语言代码的作用是对数据框result进行数据处理和线性回归分析,具体流程如下:
1. 从result中选择ym、rank和ewret这三个变量,得到一个新的数据框,命名为ew。
2. 对ew数据框进行数据重塑操作,将rank变量作为列名,ewret变量作为值,生成一个新的数据框。
3. 对重塑后的数据框进行计算,生成一个新的变量ls,计算公式为`10`-`1`。
4. 对新生成的变量ls和原数据框ew进行线性回归分析,分别得到三个回归模型的摘要信息。
以下是将这段R语言代码转化成Python语言的代码:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.formula.api as smf
# 从result中选择ym、rank和ewret这三个变量,得到一个新的数据框,命名为ew。
ew = result[['ym', 'rank', 'ewret']]
# 对ew数据框进行数据重塑操作,将rank变量作为列名,ewret变量作为值,生成一个新的数据框。
ew = ew.pivot(index='ym', columns='rank', values='ewret')
# 对重塑后的数据框进行计算,生成一个新的变量ls,计算公式为`10`-`1`。
ew['ls'] = ew['10'] - ew['1']
# 对新生成的变量ls和原数据框ew进行线性回归分析,分别得到三个回归模型的摘要信息。
lm1 = smf.ols('`1`~1', data=ew).fit().summary()
lm10 = smf.ols('`10`~1', data=ew).fit().summary()
ls_lm = smf.ols('ls~1', data=ew).fit().summary()
```