# 创建一个空的结果数据框 diwen_result <- data.frame(Year = 2013:2022, diwen_pei = 0) for (i in 2013:2022) { # ... if (nrow(di_tian) == 0) { # 如果没有低温天数数据，将 diwen_pei 设置为0 diwen_result$diwen_pei[diwen_result$Year == i] <- 0 # diwen_result$diwen_pei[i] <- 0 } else { # 如果有低温天数数据，进行进一步处理 diwen_result <- ddply(di_tian, .(Year, cut_id), summarise, dw_pei = max(wen_pei)) diwen_result <- ddply(diwen_result, .(Year), summarise, diwen_pei = sum(dw_pei)) } # 将 diwen_result 添加到 diwen 数据框中 diwen <- rbind(diwen, diwen_result) } # 打印最终的结果数据框 print(diwen)这段代码有什么问题

在给定的代码片段中，存在以下问题：

1. 缺少对 `diwen` 数据框的初始化。在代码开始之前，需要创建一个空的 `diwen` 数据框，以便后续将 `diwen_result` 添加到其中。

2. 在 `for` 循环中，每次迭代都会重新定义 `diwen_result` 数据框。这意在Python中，可以使用statsmodels库来进行多元线性回归分析。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

 输入特征
X = np