new world's questions

具有以下格式的数据框

data = {'regions':["USA", "USA", "USA", "FRANCE", "FRANCE","FRANCE"],
        'dates':['2024-08-03', '2024-08-10', '2024-08-17','2024-08-03', '2024-08-10', '2024-08-17'], 
        'values': [3, 4, 5, 7, 8,0],
        }
df = pd.DataFrame(data)
    regions     dates   values
0   USA     2024-08-03  3
1   USA     2024-08-10  4
2   USA     2024-08-17  5
3   FRANCE  2024-08-03  7
4   FRANCE  2024-08-10  8
5   FRANCE  2024-08-17  0

需要将此 df 从长格式更改为宽格式。使用最近的日期作为当前日期，其他两个日期将是滞后日期。预期输出如下

regions       dates       values_lag2     values_lag1  values
USA           2024-08-17  3               4             5
FRANCE        2024-08-17  7               8             0

目前我使用 for 循环手动更改格式。只是想知道是否有更优雅的方法来实现它。谢谢

需要评估回归模型后两个变量之间的双向相互作用。用于PartialDependenceDisplay.from_estimator绘图，但绘图中的轮廓线都为 0 值。不确定是什么原因造成的。检查了数据和模型，加载模型和数据时没有问题。检查了其他两个变量组合，它们有同样的问题。

from sklearn.inspection import partial_dependence, PartialDependenceDisplay
model = load_model(model_path)
model_features = model.feature_name_

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
X = training_data[model_features]
PartialDependenceDisplay.from_estimator(model, X, features=[('temperature',  'speed')], ax=ax, n_jobs=-1, grid_resolution=20)