x, y = df.iloc[:, 1:].values, df.iloc[:, 0].values

这段代码的作用是将DataFrame中第一列以外的所有列作为自变量x，第一列作为因变量y，并将它们转换为NumPy数组。其中，`.iloc`是Pandas中用于按位置选择行和列的方法，`[:, 1:]`表示选择所有行，从第二列开始到最后一列，`[:, 0]`表示选择所有行，第一列的数据。`.values`则将选择的数据转换为NumPy数组。

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x = df.iloc[0].values y = df.iloc[1].values

这是一个IT类问题，这段代码是将Pandas DataFrame中第一行和第二行的数据分别赋值给变量x和y。其中"df"是一个DataFrame对象，".iloc"是DataFrame中的一种索引方式，"0"和"1"代表了DataFrame中的第一行和第二行。".values"则是将行数据转换为一个NumPy数组。

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块，导入了MinMaxScaler类。然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了DataFrame格式，并将列名设置为df1的列名。最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。