以下Python代码这是什么意思： # lagged variables toy example np.random.seed(42) toy_df = pd.DataFrame({'value': np.random.rand(5)}) toy_df['value_lag_1'] = toy_df['value'].shift(1) toy_df['value_lag_2'] = toy_df['value'].shift(2) display(toy_df)

这段代码创建了一个名为"toy_df"的Pandas数据框，并在其中添加了一个名为"value"的列，该列包含5个随机数。然后，代码创建了两个新的列，名为"value_lag_1"和"value_lag_2"，这些列包含"value"列的前一个和前两个值，分别使用了Pandas的shift()函数实现。最后，代码使用display()函数在Jupyter Notebook中显示了整个数据框。这是一个简单的滞后变量示例，用于演示如何使用Pandas创建滞后变量。