diff --git a/handler.py b/handler.py
index 75d9e86..243cbc0 100644
--- a/handler.py
+++ b/handler.py
@@ -24,7 +24,8 @@
                 '规模以上工业企业单位数6','规模以上工业企业单位数7','规模以上工业企业单位数8','规模以上工业企业单位数9','规模以上工业企业单位数10']
 
     df = df[conf_str]
+    # 将columns转变为list [0,1,2,...,59]
+    df.columns = pd.Series(list(range(len(conf_str))))
     model = joblib.load('xgboost_model.model')
     result = model.predict(df)
-    return {'res': result.tolist()[0]}
-    
\ No newline at end of file
+    return {'res': result.tolist()[0]}
\ No newline at end of file
diff --git a/撤县设区.ipynb b/撤县设区.ipynb
index c044bc5..cea72d7 100644
--- a/撤县设区.ipynb
+++ b/撤县设区.ipynb
@@ -909,7 +909,7 @@
     "\n",
     "`SVM` 支持向量积\n",
     "\n",
-    "`xgboost` XGBoost"
+    "`xgboost` XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫X (Extreme) GBoosted"
    ]
   },
   {
@@ -1232,313 +1232,14 @@
   },
   {
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+   "execution_count": 5,
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    "outputs": [
     {
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      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "  行政区域面积1:\n",
-      "    name: 行政区域面积1\n",
-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前1年行政区域面积(平方公里)\n",
-      "    default: 123\n",
-      "  行政区域面积2:\n",
-      "    name: 行政区域面积2\n",
-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前2年行政区域面积(平方公里)\n",
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-      "  行政区域面积3:\n",
-      "    name: 行政区域面积3\n",
-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前3年行政区域面积(平方公里)\n",
-      "    default: 123\n",
-      "  行政区域面积4:\n",
-      "    name: 行政区域面积4\n",
-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前4年行政区域面积(平方公里)\n",
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-      "  行政区域面积5:\n",
-      "    name: 行政区域面积5\n",
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-      "    description: 县(市)改区前5年行政区域面积(平方公里)\n",
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-      "  行政区域面积7:\n",
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-      "    description: 县(市)改区前9年行政区域面积(平方公里)\n",
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-      "    name: 行政区域面积10\n",
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-      "    description: 县(市)改区前10年行政区域面积(平方公里)\n",
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-      "  第一产业增加值1:\n",
-      "    name: 第一产业增加值1\n",
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-      "    description: 县(市)改区前1年第一产业增加值(万元)\n",
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-      "  第一产业增加值4:\n",
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-      "    name: 第一产业增加值6\n",
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-      "    name: 第一产业增加值8\n",
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-      "    description: 县(市)改区前8年第一产业增加值(万元)\n",
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-      "  第二产业增加值1:\n",
-      "    name: 第二产业增加值1\n",
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-      "  第二产业增加值4:\n",
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-      "    name: 第二产业增加值10\n",
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-      "    description: 县(市)改区前10年第二产业增加值(万元)\n",
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-      "    name: 居民储蓄存款余额1\n",
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-      "    description: 县(市)改区前1年居民储蓄存款余额(万元)\n",
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-      "    name: 居民储蓄存款余额2\n",
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-      "    description: 县(市)改区前2年居民储蓄存款余额(万元)\n",
-      "    default: 123\n",
-      "  居民储蓄存款余额3:\n",
-      "    name: 居民储蓄存款余额3\n",
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-      "    description: 县(市)改区前3年居民储蓄存款余额(万元)\n",
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-      "  居民储蓄存款余额4:\n",
-      "    name: 居民储蓄存款余额4\n",
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-      "    name: 居民储蓄存款余额5\n",
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-      "  居民储蓄存款余额7:\n",
-      "    name: 居民储蓄存款余额7\n",
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-      "  居民储蓄存款余额8:\n",
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-      "  居民储蓄存款余额9:\n",
-      "    name: 居民储蓄存款余额9\n",
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-      "    name: 居民储蓄存款余额10\n",
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-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额1\n",
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-      "    description: 县(市)改区前1年年末金融机构各项贷款余额(万元)\n",
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-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额2\n",
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-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额3\n",
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-      "    description: 县(市)改区前3年年末金融机构各项贷款余额(万元)\n",
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-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额4\n",
-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前4年年末金融机构各项贷款余额(万元)\n",
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-      "  年末金融机构各项贷款余额5:\n",
-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额5\n",
-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前5年年末金融机构各项贷款余额(万元)\n",
-      "    default: 123\n",
-      "  年末金融机构各项贷款余额6:\n",
-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额6\n",
-      "    value_type: float\n",
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-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额7\n",
-      "    value_type: float\n",
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-      "    name: 年末金融机构各项贷款余额8\n",
-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前8年年末金融机构各项贷款余额(万元)\n",
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-      "  年末金融机构各项贷款余额9:\n",
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-      "    value_type: float\n",
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-      "    value_type: float\n",
-      "    description: 县(市)改区前8年规模以上工业企业单位数(个)\n",
-      "    default: 123\n",
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-      "    name: 规模以上工业企业单位数9\n",
-      "    value_type: float\n",
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-      "    description: 县(市)改区前10年规模以上工业企业单位数(个)\n",
-      "    default: 123\n"
+      "'行政区域面积1':123,'行政区域面积2':123,'行政区域面积3':123,'行政区域面积4':123,'行政区域面积5':123,'行政区域面积6':123,'行政区域面积7':123,'行政区域面积8':123,'行政区域面积9':123,'行政区域面积10':123,'第一产业增加值1':123,'第一产业增加值2':123,'第一产业增加值3':123,'第一产业增加值4':123,'第一产业增加值5':123,'第一产业增加值6':123,'第一产业增加值7':123,'第一产业增加值8':123,'第一产业增加值9':123,'第一产业增加值10':123,'第二产业增加值1':123,'第二产业增加值2':123,'第二产业增加值3':123,'第二产业增加值4':123,'第二产业增加值5':123,'第二产业增加值6':123,'第二产业增加值7':123,'第二产业增加值8':123,'第二产业增加值9':123,'第二产业增加值10':123,'居民储蓄存款余额1':123,'居民储蓄存款余额2':123,'居民储蓄存款余额3':123,'居民储蓄存款余额4':123,'居民储蓄存款余额5':123,'居民储蓄存款余额6':123,'居民储蓄存款余额7':123,'居民储蓄存款余额8':123,'居民储蓄存款余额9':123,'居民储蓄存款余额10':123,'年末金融机构各项贷款余额1':123,'年末金融机构各项贷款余额2':123,'年末金融机构各项贷款余额3':123,'年末金融机构各项贷款余额4':123,'年末金融机构各项贷款余额5':123,'年末金融机构各项贷款余额6':123,'年末金融机构各项贷款余额7':123,'年末金融机构各项贷款余额8':123,'年末金融机构各项贷款余额9':123,'年末金融机构各项贷款余额10':123,'规模以上工业企业单位数1':123,'规模以上工业企业单位数2':123,'规模以上工业企业单位数3':123,'规模以上工业企业单位数4':123,'规模以上工业企业单位数5':123,'规模以上工业企业单位数6':123,'规模以上工业企业单位数7':123,'规模以上工业企业单位数8':123,'规模以上工业企业单位数9':123,'规模以上工业企业单位数10':123,"
      ]
     }
    ],
@@ -1551,14 +1252,17 @@
     "    for i in range(total_year):\n",
     "        count += 1\n",
     "        # 打印app_spec.yml参数\n",
-    "        print('  %s%d:'%(str1,i+1))\n",
-    "        print('    name: %s%d'%(str1,i+1))\n",
-    "        print('    value_type: float')\n",
-    "        print('    description: 县(市)改区前%d年%s(%s)'%(i+1,str1,str2))\n",
-    "        print('    default: 123')\n",
+    "        #print('  %s%d:'%(str1,i+1))\n",
+    "        #print('    name: %s%d'%(str1,i+1))\n",
+    "        #print('    value_type: float')\n",
+    "        #print('    description: 县(市)改区前%d年%s(%s)'%(i+1,str1,str2))\n",
+    "        #print('    default: 123')\n",
     "        \n",
-    "        #打印handle函数 参数\n",
+    "        # 打印handle函数 参数\n",
     "        #print('\\'%s%d\\','%(str1,i+1), end='')\n",
+    "        \n",
+    "        # 打印handle测试用输入\n",
+    "        #print('\\'%s%d\\':123,'%(str1,i+1), end='')\n",
     "    return count\n",
     "\n",
     "count = printParas('行政区域面积', '平方公里', count)\n",
@@ -1571,9 +1275,17 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 1,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'res': 'T'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
    "source": [
     "import pandas as pd\n",
     "import joblib\n",
@@ -1601,10 +1313,11 @@
     "                '规模以上工业企业单位数6','规模以上工业企业单位数7','规模以上工业企业单位数8','规模以上工业企业单位数9','规模以上工业企业单位数10']\n",
     "\n",
     "    df = df[conf_str]\n",
+    "    # 将columns转变为list [0,1,2,...,59]\n",
+    "    df.columns = pd.Series(list(range(len(conf_str))))\n",
     "    model = joblib.load('xgboost_model.model')\n",
     "    result = model.predict(df)\n",
-    "    return {'res': result.tolist()[0]}\n",
-    "    "
+    "    return {'res': result.tolist()[0]}"
    ]
   },
   {
@@ -1613,7 +1326,194 @@
    "source": [
     "# Reference\n",
     "+ pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html\n",
-    "+ 采用 Python 机器学习预测足球比赛结果 https://blog.csdn.net/weixin_44015907/article/details/89947334"
+    "+ 采用 Python 机器学习预测足球比赛结果 https://blog.csdn.net/weixin_44015907/article/details/89947334\n",
+    "+ 终于有人说清楚了--XGBoost算法 https://www.cnblogs.com/mantch/p/11164221.html"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>HTP</th>\n",
+       "      <th>ATP</th>\n",
+       "      <th>HM1_D</th>\n",
+       "      <th>HM1_L</th>\n",
+       "      <th>HM1_W</th>\n",
+       "      <th>AM1_D</th>\n",
+       "      <th>AM1_L</th>\n",
+       "      <th>AM1_W</th>\n",
+       "      <th>HM2_D</th>\n",
+       "      <th>HM2_L</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>AM2_L</th>\n",
+       "      <th>AM2_W</th>\n",
+       "      <th>HM3_D</th>\n",
+       "      <th>HM3_L</th>\n",
+       "      <th>HM3_W</th>\n",
+       "      <th>AM3_D</th>\n",
+       "      <th>AM3_L</th>\n",
+       "      <th>AM3_W</th>\n",
+       "      <th>HTGD</th>\n",
+       "      <th>ATGD</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>1 rows × 22 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   HTP  ATP  HM1_D  HM1_L  HM1_W  AM1_D  AM1_L  AM1_W  HM2_D  HM2_L  ...  \\\n",
+       "0    1    1      1      1      1      1      1      1      1      1  ...   \n",
+       "\n",
+       "   AM2_L  AM2_W  HM3_D  HM3_L  HM3_W  AM3_D  AM3_L  AM3_W  HTGD  ATGD  \n",
+       "0      1      1      1      1      1      1      1      1     1     1  \n",
+       "\n",
+       "[1 rows x 22 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "conf={'HTGD':1, 'ATGD':1, 'HTP':1, 'ATP':1, 'HM1_D':1, 'HM1_L':1, 'HM1_W':1, 'AM1_D':1,\n",
+    "       'AM1_L':1, 'AM1_W':1, 'HM2_D':1, 'HM2_L':1, 'HM2_W':1, 'AM2_D':1, 'AM2_L':1, 'AM2_W':1,\n",
+    "       'HM3_D':1, 'HM3_L':1, 'HM3_W':1, 'AM3_D':1, 'AM3_L':1, 'AM3_W':1}\n",
+    "df = pd.DataFrame(conf, index=[0])\n",
+    "df=df[[ 'HTP', 'ATP', 'HM1_D', 'HM1_L', 'HM1_W', 'AM1_D',\n",
+    "       'AM1_L', 'AM1_W', 'HM2_D', 'HM2_L', 'HM2_W', 'AM2_D', 'AM2_L', 'AM2_W',\n",
+    "       'HM3_D', 'HM3_L', 'HM3_W', 'AM3_D', 'AM3_L', 'AM3_W','HTGD', 'ATGD',]]\n",
+    "\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[0,\n",
+       " 1,\n",
+       " 2,\n",
+       " 3,\n",
+       " 4,\n",
+       " 5,\n",
+       " 6,\n",
+       " 7,\n",
+       " 8,\n",
+       " 9,\n",
+       " 10,\n",
+       " 11,\n",
+       " 12,\n",
+       " 13,\n",
+       " 14,\n",
+       " 15,\n",
+       " 16,\n",
+       " 17,\n",
+       " 18,\n",
+       " 19,\n",
+       " 20,\n",
+       " 21,\n",
+       " 22,\n",
+       " 23,\n",
+       " 24,\n",
+       " 25,\n",
+       " 26,\n",
+       " 27,\n",
+       " 28,\n",
+       " 29,\n",
+       " 30,\n",
+       " 31,\n",
+       " 32,\n",
+       " 33,\n",
+       " 34,\n",
+       " 35,\n",
+       " 36,\n",
+       " 37,\n",
+       " 38,\n",
+       " 39,\n",
+       " 40,\n",
+       " 41,\n",
+       " 42,\n",
+       " 43,\n",
+       " 44,\n",
+       " 45,\n",
+       " 46,\n",
+       " 47,\n",
+       " 48,\n",
+       " 49,\n",
+       " 50,\n",
+       " 51,\n",
+       " 52,\n",
+       " 53,\n",
+       " 54,\n",
+       " 55,\n",
+       " 56,\n",
+       " 57,\n",
+       " 58,\n",
+       " 59]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "list1 = list(range(60))\n",
+    "list1"
    ]
   },
   {