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如何向pandas数据框增量添加线性回归列

向pandas数据框增量添加线性回归列可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

创建一个示例数据框：

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

定义线性回归模型并拟合数据：

model = LinearRegression()
model.fit(df[['x']], df['y'])

使用模型预测新的数据：

df['linear_regression'] = model.predict(df[['x']])

完整的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

model = LinearRegression()
model.fit(df[['x']], df['y'])

df['linear_regression'] = model.predict(df[['x']])

这样，数据框df就会增加一个名为'linear_regression'的列，其中包含了线性回归模型的预测结果。

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。它可以用于预测和分析数据，特别适用于连续性的数值预测问题。在实际应用中，线性回归可以用于市场趋势预测、销售预测、股票价格预测等场景。

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相关搜索:Pandas:向分类数据框架添加列 R遍历数据框并根据条件向列添加增量值从数据框中选择列以进行线性回归r 使用for-loop向pandas数据框添加列使用字典向pandas数据框添加列向Pandas中的数据框添加基于索引的列向pandas数据框添加列，该数据框提供基于条件的标签向单级pandas数据框添加多级列向数据框中添加列向数据框列表添加新列

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