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。

相关问题

df = pd.DataFrame(y_hat3) forestdata = pd.concat([forestdata, df.iloc[-1,:]], axis=0, ignore_index=True) 检查语法

你的代码基本正确，只是在使用 `pd.concat()` 函数时，需要将 `df.iloc[-1,:]` 包装成一个 DataFrame，示例如下：

df = pd.DataFrame(y_hat3)
forestdata = pd.concat([forestdata, pd.DataFrame(df.iloc[-1,:]).T], axis=0, ignore_index=True)

这里的 `pd.DataFrame(df.iloc[-1,:]).T` 表示将 `df` 的最后一行数据转换为一个 DataFrame，并将其行和列交换。这样得到的是一个只有一行的 DataFrame，可以与 `forestdata` 进行拼接。注意，`pd.DataFrame(df.iloc[-1,:])` 返回的是一个只有一行的 DataFrame，需要使用 `.T` 将其行和列交换。

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块，导入了MinMaxScaler类。然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了DataFrame格式，并将列名设置为df1的列名。最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。