df_all = pd.DataFrame() df_all = pd.concat([df_all, df_one], axis='columns')
时间: 2024-03-11 12:45:20 浏览: 122
这段代码的作用是将一个名为"df_one"的DataFrame与名为"df_all"的空DataFrame按列合并,并将结果存储在"df_all"中。其中"axis='columns'"表示按列合并,即将df_one的列添加到df_all的列后面。最终结果是一个包含df_one的所有列的DataFrame,如果df_all原本就有列,则新的列将添加到现有列的后面。
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解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名,储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方!')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R
这段代码中引入了Pandas、NumPy和statsmodels两个模块,用来读取并处理Excel文件中的数据。其中,pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据,sheet_name参数表示读取的是第一个表格,header参数表示表格的第一行是标题,index_col参数表示表格的第一列是行索引。
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) for i in range(4, len(df)): if df.iloc[i, 0] == df.iloc[i-2, 0] and df.iloc[i, 3]-df.iloc[i-2, 3] == 200: row1 = df.iloc[i] row2 = df.iloc[i - 2] new_row = pd.concat([row1, row2], axis=0) new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=False)AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'
这个错误提示是因为在调用 `append` 方法时,使用的是 DataFrame 类型的对象 `new_df` ,而 DataFrame 没有 `append` 属性。可以尝试将 `ignore_index` 设置为 `True`,如下所示:
```
new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)
```
或者,可以使用 `concat` 方法来将新行添加到 DataFrame 中:
```
new_df = pd.concat([new_df, new_row], ignore_index=True)
```
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