data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean().values[0] std = r_df.std().values[0] skewness = r_df.skew().values[0] kurtosis = r_df.kurtosis().values[0] max_value = r_df.max().values[0] min_value = r_df.min().values[0] acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1)修改这段程序

这段程序的问题在于，它在使用acf计算自相关系数时没有导入acf函数的来源。需要在程序开头加上`from statsmodels.tsa.stattools import acf`来导入acf函数。

同时，由于r_df是一个一维数组，因此计算mean、std、skewness和kurtosis时可以使用r_df本身的方法，而不需要使用.values[0]来获取值。修改后的程序如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import acf

data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') 
data.columns = ['code','name','date', 'r'] 
r = data.loc[:, ['r']].values 
plt.plot(r) 
plt.show() 
r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()})  # 将多维数组r转换为一维数组并传递给pd.DataFrame()

num_trading_days = len(r_df) 
mean = r_df.mean()
std = r_df.std()
skewness = r_df.skew()
kurtosis = r_df.kurtosis()
max_value = r_df.max()
min_value = r_df.min()
acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1)

print('Number of trading days:', num_trading_days)
print('Mean:', mean)
print('Standard deviation:', std)
print('Skewness:', skewness)
print('Kurtosis:', kurtosis)
print('Maximum value:', max_value)
print('Minimum value:', min_value)
print('Autocorrelation values:', acf_values)

注意，在创建r_df时，我们使用了`r.flatten()`将多维数组r转换为一维数组。此外，由于r_df现在是一个DataFrame而不是一维数组，因此在计算mean、std、skewness和kurtosis时可以直接调用DataFrame的方法而不需要使用.values[0]来获取值。