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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