new_data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

这段代码是创建一个包含两列数据的DataFrame对象，并给每列分别赋值为[1, 2, 3]和[4, 5, 6]。其中，'col1'代表第一列的名称，[1, 2, 3]是第一列的数据；'col2'代表第二列的名称，[4, 5, 6]是第二列的数据。最后将这些数据放入DataFrame对象中，并将这个对象赋值给变量new_data。

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解释一下代码new_data = pd.DataFrame(new_col).T new_data.columns=new_col_name new_data_all = new_data.dropna(axis=1)

这段代码是对数据进行处理的过程。首先，使用pd.DataFrame()函数将一个名为new_col的列表转换为DataFrame对象，并通过.T方法进行转置，将列变为行。然后，通过给新的DataFrame对象设置列名new_col_name，将新的列名赋值给new_data的columns属性。接下来，使用dropna()方法对new_data进行处理，将所有带有缺失值的列删除，并将处理后的结果赋值给new_data_all变量。该操作通过指定axis=1参数来删除列中含有缺失值的部分。最终，new_data_all将是一个没有缺失值的数据集。

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思

好的，我来解释每一行代码的意思：

1. `plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns)`: 绘制箱线图，用于检测是否存在异常值；
2. `plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r')`: 在箱线图上绘制两条水平线，用于标记异常值的阈值；
3. `train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5]`: 去除训练数据中V9列中小于-7.5的异常值；
4. `train_data.describe()`: 输出训练数据的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等；
5. `from sklearn import preprocessing`: 导入preprocessing模块，用于数据预处理；
6. `features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']]`: 提取除了目标变量之外的特征列，存储在features_columns变量中；
7. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建MinMaxScaler对象，用于对特征数据进行归一化处理；
8. `min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns])`: 对MinMaxScaler对象进行拟合，计算出归一化所需的最大值和最小值；
9. `train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns])`: 对训练数据的特征列进行归一化处理；
10. `test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns])`: 对测试数据的特征列进行归一化处理；
11. `train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler)`: 将归一化后的训练数据特征列转换成DataFrame格式；
12. `train_data_scaler.columns = features_columns`: 给训练数据的特征列添加列名；
13. `test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler)`: 将归一化后的测试数据特征列转换成DataFrame格式；
14. `test_data_scaler.columns = features_columns`: 给测试数据的特征列添加列名；
15. `train_data_scaler['target'] = train_data['target']`: 将训练数据的目标变量添加到归一化后的训练数据中；
16. `train_data`: 输出训练数据的内容；
17. `mcorr=mcorr.abs()`: 计算特征之间的相关性矩阵，并对矩阵中的元素取绝对值；
18. `numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target']`: 筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征；
19. `print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))`: 输出筛选后的特征相关性，按照相关性大小降序排列；
20. `index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index`: 获取筛选后的特征名字，并存储在index0变量中；
21. `print(train_data_scaler[index0].corr('spearman'))`: 计算筛选后的特征之间的Spearman相关系数；
22. `new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37']`: 将相关性较高的特征名字存储在new_numerical变量中；
23. `X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical])`: 将训练数据中的new_numerical列转换为矩阵格式，存储在X变量中；
24. `VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])]`: 计算new_numerical列之间的VIF值，存储在VIF_list变量中；
25. `VIF_list`: 输出VIF_list变量的值；
26. `pca = PCA(n_components=0.9)`: 创建PCA对象，并设置保留90%的方差；
27. `new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1])`: 对训练数据进行PCA降维，并保留90%的方差；
28. `new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler)`: 对测试数据进行PCA降维，并保留90%的方差；
29. `new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90)`: 将降维后的训练数据转换为DataFrame格式；
30. `new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90)`: 将降维后的测试数据转换为DataFrame格式；
31. `new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target']`: 将训练数据的目标变量添加到降维后的训练数据中；
32. `new_train_pca_90.describe()`: 输出降维后的训练数据的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。