name1 = data1.columns.tolist() arr = np.zeros((35*34,3)) for i in tqdm(range (0,34,2)): #这里需要将ICT两个产业放到最后 globals()['list'+ '0' + str(int(i/2+1))] =[] for j in range (36): if j == i: continue for k in range (36): if k == i or k==j: continue else: globals()['list'+ '0' + str(int(i/2+1))].append(name1[i] + "→" + name1[j] + "→" + name1[k] + "→劳动") globals()['df'+ '0' + str(int(i/2+1))] = pd.DataFrame(arr,columns = ["直接影响","路径乘数","完全影响"],index = globals()['list'+ '0' + str(int(i/2+1))])

这段代码的作用是生成一个包含路径信息的数据框，其中每个路径由三个变量组成：直接影响、路径乘数和完全影响。路径的生成过程是通过循环遍历数据框的列，并根据特定条件来生成路径。具体的逻辑如下：

1. 首先，将数据框的列名转换为一个列表，赋值给变量name1。

2. 创建一个全零矩阵arr，其大小为(35*34, 3)，其中35是数据框的列数，34是根据循环条件得到的一个值。

3. 通过循环遍历数据框的列，步长为2，即从0到34，每次增加2。循环变量i代表当前列的索引。

4. 在每次循环开始时，创建一个空列表，赋值给变量list0 + str(int(i/2+1))。这个变量用于存储生成的路径。

5. 在内部循环中，遍历0到36之间的数值，循环变量j代表当前内部循环的索引。

6. 如果j等于i，则跳过当前内部循环。

7. 在第二个内部循环中，再次遍历0到36之间的数值，循环变量k代表当前内部循环的索引。

8. 如果k等于i或者k等于j，则跳过当前内部循环。

9. 否则，将生成的路径信息添加到列表list0 + str(int(i/2+1))中，路径信息由name1[i]、name1[j]、name1[k]和"劳动"组成。

10. 在每次循环结束后，使用列表list0 + str(int(i/2+1))作为索引，创建一个数据框df0 + str(int(i/2+1))，列名为["直接影响", "路径乘数", "完全影响"]，并将全零矩阵arr赋值给该数据框。

总之，这段代码的目的是根据特定的条件生成路径信息，并将其存储在相应的数据框中。