python运行成功，不显示结果

import pandas as pd
import numpy as np
import math
from numpy import array

# 1读取数据
df = pd.read_csv('对比表.csv')
# 2数据预处理 ,去除空值的记录
df.dropna()

#定义熵值法函数
def cal_weight(x):
'''熵值法计算变量的权重'''
# 标准化
x = x.apply(lambda x: ((x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))))

# 求k
rows = x.index.size # 行
cols = x.columns.size # 列
k = 1.0 / math.log(rows)

lnf = [[None] * cols for i in range(rows)]

# 矩阵计算--
# 信息熵
# p=array(p)
x = array(x)
lnf = [[None] * cols for i in range(rows)]
lnf = array(lnf)
for i in range(0, rows):
for j in range(0, cols):
if x[i][j] == 0:
lnfij = 0.0
else:
p = x[i][j] / x.sum(axis=0)[j]
lnfij = math.log(p) * p * (-k)
lnf[i][j] = lnfij
lnf = pd.DataFrame(lnf)
E = lnf

# 计算冗余度
d = 1 - E.sum(axis=0)
# 计算各指标的权重
w = [[None] * 1 for i in range(cols)]
for j in range(0, cols):
wj = d[j] / sum(d)
w[j] = wj
# 计算各样本的综合得分,用最原始的数据

w = pd.DataFrame(w)
def main():
print(w)

代码运行不出结果的主要原因，一是计算权重的函数没有返回结果，二是没有调用main()函数，三是没有传递参数给计算权重函数。这样改一下：

import pandas as pd
import numpy as np
import math
from numpy import array

def cal_weight(x):
    #熵值法计算变量的权重
    # 标准化
    x = x.apply(lambda x: ((x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))))

    # 求k
    rows = x.index.size  # 行
    cols = x.columns.size  # 列
    k = 1.0 / math.log(rows)

    lnf = [[None] * cols for i in range(rows)]

    # 矩阵计算--
    # 信息熵
    # p=array(p)
    x = array(x)
    lnf = [[None] * cols for i in range(rows)]
    lnf = array(lnf)
    for i in range(0, rows):
        for j in range(0, cols):
            if x[i][j] == 0:
                lnfij = 0.0
            else:
                p = x[i][j] / x.sum(axis=0)[j]
                lnfij = math.log(p) * p * (-k)
            lnf[i][j] = lnfij
    lnf = pd.DataFrame(lnf)
    E = lnf

    # 计算冗余度
    d = 1 - E.sum(axis=0)
    # 计算各指标的权重
    w = [[None] * 1 for i in range(cols)]
    for j in range(0, cols):
        wj = d[j] / sum(d)
        w[j] = wj
        # 计算各样本的综合得分,用最原始的数据

    w = pd.DataFrame(w)
    #返回计算结果
    return w

def main():
    # 1读取数据
    df = pd.read_csv('usc_state_2021.csv')
    # 2数据预处理 ,去除空值的记录
    df.dropna()
    #获取需计算的数值列
    df = df.iloc[:, [1, 2, 3]]
    #调用熵值法计算权重函数
    w = cal_weight(df)
    #打印输出结果
    print(w)    
main()

把这条语句 w = pd.DataFrame(w) 放到main里面

print(w)

cal_weight(5)

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