在这个代码的基础上写一下：failure_time = t[-1] found_negative = False for i in range(N): if composite_index[i] < 0: fail

好的，以下是在原有代码基础上添加您提供的代码的示例： ```python def calculate_composite_index(data, weights): t = data.index composite_index = [] for i in range(len(t)): # Add debug information print("Current index:", i) print("Length of composite_index:", len(composite_index)) print("Length of t:", len(t)) print("Current composite_index value:", composite_index[i]) print("Current t value:", t[i]) if i < len(weights): weight = weights[i] else: weight = weights[-1] composite_index.append(np.average(data.iloc[:i+1], axis=0, weights=weight)) # Find failure time N = len(composite_index) failure_time = t[-1] found_negative = False for i in range(N): if composite_index[i] < 0: failure_time = t[i] found_negative = True break if not found_negative: failure_time = t[-1] return pd.DataFrame(composite_index, columns=data.columns, index=t), failure_time ``` 在这个示例中，我们添加了寻找失效时间的代码。首先，我们定义了 `N` 变量来存储 `composite_index` 数组的长度。然后，我们初始化 `failure_time` 为 `t[-1]`，即最后一个时间戳。接着，我们遍历 `composite_index` 数组，如果发现某个元素小于 0，则将 `failure_time` 更新为对应的时间戳，并设置 `found_negative` 为 True。如果遍历完整个数组后仍然没有找到小于 0 的元素，则将 `failure_time` 更新为最后一个时间戳。 最后，我们将 `composite_index` 和 `failure_time` 一起返回。