我需要查看下面这个代码生成的结果。读取数据文件 df= pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv') def Calculate_IV(df,goal): ''' :param df: 要进行计算iv值的数据集 :param goal: 目标变量，取值0和1 :return:所有变量的woe、iv值详情信息 ''' features = list(df.columns) features.remove(goal) #把目标变量去掉，不参与变量的woe和iv计算 good,bad = df[goal].value_counts() #好坏标签，0代表好，1代表坏 Tab = pd.DataFrame() #接收每个变量的计算结果 for feature in features: dataset = df[[feature,goal]] table = pd.pivot_table(dataset,index=[feature],columns=[goal],aggfunc=np.alen, margins=True).fillna(0) table = pd.DataFrame(table) #每个特征分箱的好坏客户分组计数 table['bad%'] = table[1]/table['All'] #坏客户（标签为1）的占比 table['woe'] = np.log((table[0]*bad)/(table[1]good)) #计算woe table['miv'] = table['woe'](table[0]/good - table[1]/bad) #计算miv table['IV'] = table['miv'].sum() #计算IV table.insert(0,column='bining', value=table.index) table.insert(0,column='variable', value=feature) Tab = pd.concat([Tab,table]) Tab = Tab.round(decimals=4) return Tab

这段代码的作用是计算一个数据集中每个特征的WOE和IV值，具体的计算方法已经在代码注释中说明了。你可以将该函数的返回值赋给一个变量，比如说`result`，然后通过打印`result`来查看计算结果。具体可以像下面这样调用该函数并输出结果：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv')

# 计算所有变量的WOE和IV值
result = Calculate_IV(df, 'target')

# 打印计算结果
print(result)

执行上述代码后，就可以在控制台或者Jupyter Notebook中查看输出的结果了。