解释一下这段代码 pca = PCA() newdata = pca.fit_transform(fengji_merger1.iloc[:, 1:]) # 用它降低维度（得到降维后的数据） # pca.explained_variance_ratio_ # 返回各个成分各自的方差百分比 newdata = newdata.T[:2].T print(newdata)

这段代码使用了主成分分析（PCA）来降低数据的维度。下面是对代码的逐行解释：

1. `pca = PCA()`：创建一个PCA对象。

2. `newdata = pca.fit_transform(fengji_merger1.iloc[:, 1:])`：使用PCA对象的`fit_transform`方法将数据进行降维处理。`fengji_merger1.iloc[:, 1:]`表示选择`fengji_merger1`数据中除第一列以外的所有列作为输入。

3. `newdata = newdata.T[:2].T`：将降维后的数据转置，并且选取前两个主成分作为新的数据。

4. `print(newdata)`：打印输出降维后的数据。

综上所述，这段代码通过PCA算法将输入的数据降低到二维，并打印输出降维后的数据。