NameError: name 'reframed' is not defined

`NameError: name 'reframed' is not defined` 这个错误提示表示在当前作用域内找不到名为 `reframed` 的变量或对象。这通常发生在尝试访问或操作 `reframed` 变量之前，该变量没有被正确地定义或初始化。

在这个上下文中，`reframed` 应该是在前面的代码块中经过 `series_to_supervised` 函数处理过的数据集，用于构建监督学习问题。如果 `reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1)` 这一行之后没有其他引用 `reframed` 的语句，那么在调用 `print(reframed.head())` 时，如果没有先执行这一步，就会抛出 `NameError`。

确保在打印 `reframed` 前，已经成功生成并赋值给了 `reframed` 变量，例如：

# 如果 reframed 在这里被定义
reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1)

# 现在你可以安全地打印它的前几行
print(reframed.head())

如果你没有在适当的位置定义 `reframed`，检查一下代码逻辑，确保在需要的地方进行了正确的数据转换和赋值。

相关问题

reframed包怎么引用

要使用reframed包，需要先在命令行或Anaconda Prompt中使用以下命令安装：

pip install reframed

安装完成后，在Python代码中可以通过以下方式引用reframed包：

import reframed

如果出现无法导入的错误，可以尝试检查是否正确安装了reframed包，或者是否存在版本兼容性问题。

reframed 是什么函数

reframed 是一个用于时间序列数据重构的函数，通常用于将时间序列数据转换为监督学习问题中的输入和输出。它的输入是一个包含时间序列数据的 NumPy 数组，输出是一个经过重新构造的二维 NumPy 数组，其中包含了用于监督学习的输入和输出数据。通常情况下，reframed 函数的目的是将时间序列数据转换为监督学习问题中的数据集，以便用于训练和评估机器学习模型。