修改下面一句代码 result_df = pd.DataFrame(optimal_plan, columns=crops, index=years)

这句话是在Python中使用pandas库创建一个新的DataFrame，其中`optimal_plan`是一个二维数组或字典-like对象，会被设置为DataFrame的数据部分。`crops`列表指定了DataFrame的列名，而`years`则作为行索引。如果你需要修改这句代码，可能是为了添加数据前的处理、改变列名格式、调整索引等。

例如，如果你想根据特定条件对`optimal_plan`数据进行清洗再创建DataFrame，可以先做数据预处理：

# 先对optimal_plan数据进行一些操作，如过滤掉缺失值
cleaned_data = optimal_plan.dropna() if any(np.isnan(optimal_plan)) else optimal_plan

# 如果需要改变列名
new_column_names = ['NewCrop1', 'NewCrop2'] # 替换为实际的新列名
result_df = pd.DataFrame(cleaned_data, columns=new_column_names, index=years)

# 或者如果要改变行索引的范围或顺序
custom_years = sorted(years) # 自定义排序
result_df = pd.DataFrame(cleaned_data, columns=crops, index=custom_years)

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boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)

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