df = pd.DataFrame(y_hat3) #last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 哪里不对 ？

这段代码的问题在于，`df` 是根据 `y_hat3` 数组创建的 DataFrame，但是 `df` 中的列名默认是从 0 开始的数字，而不是和 `forestdata` 数据集中的列名匹配。因此，赋值操作 `forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True)` 会出现列名不匹配的问题。

要解决这个问题，可以在创建 `df` DataFrame 时指定列名，使其与 `forestdata` 数据集中的列名匹配。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设原始数据集中有列名为 'col1', 'col2', 'col3'
col_names = ['col1', 'col2', 'col3']

# 创建 DataFrame，并指定列名
df = pd.DataFrame(y_hat3, columns=col_names)

# 将 df 的最后一行添加到 forestdata 中
last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean()
forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:], ignore_index=True)

这样就可以避免列名不匹配的问题了。