X_df = df.dropna().drop('BOD', axis = 1).reset_index().drop('Date', axis = 1) Y_df = df['BOD'].reset_index().drop('Date', axis = 1) XX_train ,XX_test,YY_train,YY_test = train_test_split(X_df, Y_df, test_size=0.1, random_state=22) print('Train', XX_train.s

这段代码的作用是将原始数据集中的缺失值所在的行删除，并将剩余的特征列存储在X_df变量中。同时，将目标变量'BOD'存储在Y_df变量中。然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后，将训练集和测试集的特征数据和目标数据分别存储在XX_train、XX_test、YY_train和YY_test变量中。最后，将特征列的名称存储在features_columns变量中。