def Data_preprocessing(): #对类别型特征，观察其取值范围及直方图 categorical_features = ['season','mnth','weathersit','weekday'] #数据类型变为object，才能被get_dummies处理 for col in categorical_features: train[col] = train[col].astype('object') X_train_cat = train[categorical_features] X_train_cat = pd.get_dummies(X_train_cat) print('独热编码结果') print(X_train_cat) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mn_X = MinMaxScaler() numerical_features = ['temp','atemp','hum','windspeed'] temp = mn_X.fit_transform(train[numerical_features]) X_train_num = pd.DataFrame(data=temp, columns=numerical_features, index =train.index) print('数据归一化处理结果') print(X_train_num.head()) # 合并数据 X_train = pd.concat([X_train_cat, X_train_num, train['holiday'], train['workingday']], axis = 1, ignore_index=False) print('X_train.head(): ') print(X_train.head()) # 合并数据 FE_train = pd.concat([train['instant'], X_train, train['yr'],train['cnt']], axis = 1) FE_train.to_csv('FE_day.csv', index=False) #保存数据 print('FE_train.head():') print(FE_train.head()) print(FE_train.info())请解释每一行代码含义

这段代码是一个数据预处理的函数，它包含以下步骤：

1. 首先定义了一个列表`categorical_features`，其中包含了需要进行独热编码的类别型特征。这些特征包括'season'、'mnth'、'weathersit'和'weekday'。

2. 然后将这些类别型特征的数据类型转换为`object`，以便能够被`get_dummies`函数处理。

3. 接着，将转换后的类别型特征数据存储在`X_train_cat`中，并通过`pd.get_dummies`函数对其进行独热编码。这里将输出独热编码的结果。

4. 导入`MinMaxScaler`类，并定义了一个列表`numerical_features`，其中包含了需要进行归一化处理的数值型特征。这些特征包括'temp'、'atemp'、'hum'和'windspeed'。

5. 使用`MinMaxScaler`对数值型特征进行归一化处理，并将处理后的结果存储在`X_train_num`中。这里将输出数据归一化处理的结果。

6. 将独热编码后的特征数据和归一化处理后的数值型特征数据与原始数据集中的'holiday'和'workingday'列进行合并，生成最终的训练数据`X_train`。这里将输出合并后的结果。

7. 再次将原始数据集中的'instant'、'yr'和'cnt'列与合并后的特征数据`X_train`进行合并，生成最终的特征工程训练数据`FE_train`。

8. 将特征工程训练数据`FE_train`保存到名为'FE_day.csv'的文件中。

9. 最后打印出特征工程训练数据`FE_train`的头部和信息。

这段代码的主要功能是将原始数据集进行特征工程处理，包括对类别型特征进行独热编码、对数值型特征进行归一化处理，并将处理后的特征数据与原始数据集合并，生成最终的特征工程训练数据。