xlsfile=pd.read_csv('000002.SZ.csv').iloc[:,1:].values in_=np.hstack([xlsfile[:-1,:],xlsfile[1:,:-1]]) out_=xlsfile[1:,-1:] print(in_) print(out_) m=-480 train_data = in_[:m,:] test_data = in_[m:,:] train_label = out_[:m,:] test_label = out_[m:,:]

这段代码的作用是读取名为 "000002.SZ.csv" 的文件，并将除了第一列以外的数据存储在xlsfile中。然后，使用NumPy库中的hstack函数，将xlsfile的前一行和后一行水平堆叠在一起，形成输入数据in_。out_是xlsfile中的最后一列数据，即输出数据。接着，使用切片对in_和out_进行分割，将前480个数据用于训练，剩余的数据用于测试。最后，将输入和输出数据分别存储在train_data、train_label和test_data、test_label中。

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xlsfile=pd.read_csv('000002.SZ.csv').iloc[:,1:].values in_=np.hstack([xlsfile[:-1,:],xlsfile[1:,:-1]]) out_=xlsfile[1:,-1:] print(in_) print(out_)

这段代码的作用是读取名为'000002.SZ.csv'的CSV文件，然后将其转换为NumPy数组。接下来，将数组中的每一行与它下一行拼接在一起，形成一个新的数组in_，其中最后一列被排除在外。同时，将原数组中除第一行外的所有行的最后一列提取出来，形成一个新的数组out_。

最后，这段代码会输出in_和out_两个数组的内容。

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。

然后，您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。

接着，您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。

随后，您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。

最后，您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中，并将第一列作为索引列。