这行代码的作用是什么test_data = data.drop(train_data.index)

这行代码的作用是从一个名为 `data` 的数据集中删除另一个名为 `train_data` 的数据集中的所有行，并将结果存储在一个新的数据集 `test_data` 中。这通常用于将数据集分成训练集和测试集两部分，以便进行机器学习模型的训练和评估。具体来说，这行代码是通过 `drop()` 方法将 `train_data` 中的行索引从 `data` 中删除，然后将结果分配给 `test_data` 变量。

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test_data = data.drop(train_data.index)

这段代码的作用是从数据集中删除训练集数据，以便在训练模型时使用训练集数据，而在测试模型时使用测试集数据。通常情况下，我们需要将数据集随机分为训练集和测试集，以便评估模型的泛化能力和性能。这行代码假设已经定义了一个名为“train_data”的训练集数据，并使用train_data.index将其从原始数据集中删除，存储为名为“test_data”的新数据集。

train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index)

这段代码实现了将数据集按照指定比例划分为训练集和测试集的功能。

首先，`data.sample(frac=0.8, random_state=1)` 会从 `data` 数据集中随机选择 80% 的样本作为训练集，并使用 `random_state` 参数指定了随机种子，以保证每次划分结果的一致性。

然后，`data.drop(train_data.index)` 会从原始数据集中删除已经选取为训练集的样本，剩下的样本即为测试集。

你可以根据需要调整划分的比例和随机种子来满足实际需求。划分好的训练集和测试集可以用于模型的训练和评估。