Question

python代码讲解

Answer 1

问：python代码讲解

答：您好亲，请问你需要讲解哪个 Python 代码呢？请提供具体的代码。图片我这边看不太清楚能麻烦您打下字吗

问：level_name = []part_worth = []part_worth_range = []end = 1 # initialize index for coefficient in paramsfor item in conjoint_attributes: nlevels = len(list(unique(conjoint_data_frame[item])))level_name.append(list(unique(conjoint_data_frame[item]))) begin = end end = begin + nlevels - 1 new_part_worth = list(main_effects_model_fit.params[begin:end]) new_part_worth.append((-1) * sum(new_part_worth)) part_worth_range.append(max(new_part_worth) - min(new_part_worth))

答：您好亲，这段代码是一个用于Conjoint分析的Python代码。首先，它定义了三个空列表`level_name`，`part_worth`和`part_worth_range`来存储Conjoint模型中的属性水平名称、部件效应和部件范围。然后，将索引变量“end”初始化为1。接下来，在for循环中遍历每个Conjoint属性，并计算该属性所对应的水平数目（即不同取值数目）。通过调用pandas库中的unique函数获取该属性在数据集中出现过的唯一数据值并保存到“level_name”列表。注意此处使用了list()方法将unique()返回对象转换成列表类型。随后，由于每种特性都要进行编码成二进制指标变量（即dummy variable），因此需要计算‘main_effects_model_fit’回归模型拟合结果参数（这里未给出具体实现细节） 。通过更新“begin”和“end”的值可确定响应数据集与估计系数间对应回归系数所构成的子集并赋予新_part_worth对象以便在之后被添加到part_worth列表。最后，整个for循环结束时，“end”就代表着所有conjoint attributes共有多少个水平进行coding,此时遍历完所有特性，并得到其相对主效应参数估计结果保存至‘new_part_word’ 后添加入全局 ‘part_word’ 列表对象。