在数据帧中添加预测值可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码,演示如何在数据帧中添加预测值:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建一个示例数据帧
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义特征和目标变量
X = df[['x']]
y = df['y']
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测新的数据
new_data = {'x': [6, 7, 8]}
new_df = pd.DataFrame(new_data)
predictions = model.predict(new_df[['x']])
# 将预测结果添加到数据帧中
new_df = new_df.assign(y_pred=predictions)
print(new_df)
这段代码中,首先创建了一个示例数据帧df,包含了特征变量x和目标变量y。然后,使用线性回归模型对数据进行训练,并使用新的数据帧new_df进行预测。最后,使用assign()函数将预测结果添加为新的列y_pred,并打印出新的数据帧new_df。
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