非线性回归分析预测模型要怎么写用pandas

非线性回归分析预测模型可以使用Python中的scikit-learn库来实现。在使用scikit-learn之前，需要先使用pandas库读取和处理数据。下面是一个简单的非线性回归分析预测模型的代码示例，其中使用了pandas库读取和处理数据：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 使用多项式回归模型
poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)

# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_poly, y_train)

# 预测结果
y_pred = regressor.predict(poly_reg.transform(X_test))

在这个例子中，我们首先使用pandas库读取和处理数据，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们使用多项式回归模型来建立非线性预测模型，通过训练模型来拟合数据，最后使用模型进行预测。