data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] 代码优化

可以将以上代码进行优化，如下所示：

# 使用ffill方法填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True) 

# 将data的第一列作为date_history
date_history = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)

# 将data的第二列作为data_history
data_history = data.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)

# 将date_history和data_history合并成一个数组
history = np.concatenate([date_history, data_history], axis=1)

以上代码首先使用`fillna`方法填充缺失值，然后将`data`的第一列作为`date_history`，第二列作为`data_history`，并将它们合并成一个数组`history`。这样可以简化代码，并让代码更易读。