自动计算一个数据集中包含的多个时间序列的R2值。

代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

def compute_r2(data):
    corr_matrix = np.corrcoef(data.T)
    r2_matrix = corr_matrix ** 2
    np.fill_diagonal(r2_matrix, 0)
    return pd.DataFrame(r2_matrix, columns=data.columns, index=data.columns)

# 示例数据
data = pd.DataFrame({
    'year_1': [2, 4, 6, 8, 10],
    'year_2': [3, 6, 9, 12, 15],
    'year_3': [4, 8, 12, 16, 20]
})

# 计算R2值
r2 = compute_r2(data)

print(r2)

输出：

        year_1  year_2  year_3
year_1   0.000   1.000   1.000
year_2   1.000   0.000   1.000
year_3   1.000   1.000   0.000

说明：该示例代码中，我们首先导入了“pandas”和“numpy”库，分别用于数据处理和矩阵计算。接着定义了一个名为“compute_r2()”的函数，输入数据为包含多个时间序列的数据集，函数返回一个包含各时间序列之间R2值的数据框。在函数中，我们通过使用“numpy.corrcoef()”计算了相关系数矩阵，然后将其平方得到R2值矩阵。最后，我们使用“pandas.DataFrame()”函数将R2值矩阵转换成数据框格式，并设置列名和行名为各时间序列的名称。在示例中，我们使用一个包含3个时间序列的数据集进行计算，并将R2值矩阵输出到控制台。