print(pd.concat([pd.DataFrame(names),pd.DataFrame(lr_fit.coef_).T],axis=1))
时间: 2023-04-09 10:00:28 浏览: 81
我可以回答这个问题。这是一个使用 pandas 库中的 concat 函数将两个 DataFrame 连接起来的代码,其中第一个 DataFrame 包含名字,第二个 DataFrame 包含线性回归模型的系数。
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names=X.columns print(pd.concat([pd.DataFrame(names),pd.DataFrame(lr_fit.coef_).T],axis=1)) print('-------------------------------------------') print(pd.concat([pd.DataFrame(names),pd.DataFrame(lr1_fit.coef_).T],axis=1)) # L1正则 print('-------------------------------------------') print(pd.concat([pd.DataFrame(names),pd.DataFrame(lr2_fit.coef_).T],axis=1)) # L2正则这段代码的具体解释
这段代码的作用是将两个线性回归模型的系数和变量名合并成一个表格并打印出来。其中,names=X.columns是获取X数据集的列名,lr_fit和lr1_fit是两个线性回归模型的拟合结果。pd.concat是pandas库中的函数,用于将两个数据框按照指定的轴进行合并。第一个参数是要合并的数据框列表,axis=1表示按列合并。最后打印出来的两个表格分别是lr_fit和lr1_fit的系数和变量名。
pd.concat把三个dataframe进行堆叠
好的,您可以使用下面的代码将三个DataFrame进行堆叠:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
print(result)
```
在这个例子中,我们使用 `pd.concat()` 将三个DataFrame `df1`、`df2` 和 `df3` 沿着行方向(`axis=0`)进行堆叠。最后,我们将结果打印出来。