X, y = df.iloc[:,:-1],df.iloc[:,-1] y

这是一个将 DataFrame 按列切片的操作。其中 `df.iloc[:,:-1]` 表示选取 DataFrame 的所有行和除最后一列之外的所有列，`df.iloc[:,-1]` 表示选取 DataFrame 的所有行和最后一列。这段代码通常用于将数据集的特征和标签分开，其中 X 变量存储特征，y 变量存储标签。

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x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1]

这段代码将DataFrame对象`df`中的前n-1列赋值给了`x`变量，而将最后一列赋值给了`y`变量。通常情况下，我们将数据集中的前n-1列作为特征数据，而将最后一列作为标签数据。因此，这个过程将数据集中的特征数据和标签数据分开，并存储在不同的变量中。需要注意的是，这个方法不会修改原始数据，所以如果需要对原始数据进行操作，需要使用原始数据`df`。

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块，导入了MinMaxScaler类。然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了DataFrame格式，并将列名设置为df1的列名。最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。