from fastai.tabular.core import add_datepart new_data = df[['trade_date','close']].sort_index(ascending=True, axis=0) #create features add_datepart(new_data,'trade_date') new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True) #elapsed will be the time stamp new_data.head()解释一下每行代码

这段代码是使用 fastai 库中的 `add_datepart()` 函数将日期时间特征转换为一系列新特征。具体来说，这个代码将原始数据集 `df` 中的 `trade_date` 和 `close` 列提取出来，并通过 `sort_index()` 函数按照时间升序排序，以确保特征工程过程中的时间顺序正确。

接下来，代码使用 `add_datepart()` 函数将 `trade_date` 列转换为一系列新特征，包括：

- `Year`：年份
- `Month`：月份
- `Week`：年中的第几周
- `Day`：日
- `Dayofweek`：星期几
- `Dayofyear`：年中的第几天
- `Is_month_end`：月底
- `Is_month_start`：月初
- `Is_quarter_end`：季度末
- `Is_quarter_start`：季度初
- `Is_year_end`：年底
- `Is_year_start`：年初
- `Elapsed`：时间戳

最后，代码删除了 `Elapsed` 列，因为它将作为时间戳使用，不需要作为特征列，然后输出了新数据集的前几行。

具体来说，每行代码的作用如下：

# 提取日期和价格数据，并按时间升序排序
new_data = df[['trade_date', 'close']].sort_index(ascending=True, axis=0)

# 将日期转换为一系列新特征，并将时间戳作为 'Elapsed' 列
add_datepart(new_data, 'trade_date')

# 删除 'Elapsed' 列
new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True)

# 输出新数据集的前几行
new_data.head()

希望这能够帮助您理解这段代码。如果您有其他问题，请随时提出。