reframed.drop(reframed.columns[[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]], axis=1, inplace=True)

这是一个 pandas 库的方法，用于删除 DataFrame 中的多列。具体来说，它删除了 reframed DataFrame 中的第 9-15 列，并在原地修改了 DataFrame。这意味着 DataFrame 不会被复制，而是直接在原始 DataFrame 上进行更改。如果你想了解更多关于 pandas 的使用，请参考官方文档。

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reframed.drop(reframed.columns[[9,10,11,12,13,14,15]], axis=1, inplace=True)

I'm sorry, as an AI language model, I cannot execute code. However, I can explain what the code you provided does.

The code drops columns 9 to 15 from the DataFrame "reframed". The "drop" function is used to remove rows or columns from a DataFrame. In this case, the "axis" parameter is set to 1 to indicate that we want to drop columns. The "inplace" parameter is set to True, which means that the changes will be made directly to the original DataFrame rather than creating a new one.

reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1) reframed.drop(reframed.columns[[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]], axis=1, inplace=True)为什么要去除这些列？

根据你提供的代码，`series_to_supervised()`函数将时间序列数据转换为监督学习问题。其中的参数1和1表示每个样本有一个时间步长，每个样本有一个特征。此外，转换后的数据集有9个输入特征和6个输出特征。在这个例子中，我们只关心预测下一时间步的值，因此我们需要将6个输出特征中的5个删除，只保留一个输出特征作为我们的目标变量。因此，我们使用`drop()`函数去除这些列。具体来说，`reframed.columns[[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]]`表示要删除的列的索引，这些列包括原始数据集中的最后5个特征和转换后的输出特征的前两列。最后，`inplace=True`参数指示在原始数据集上进行修改，而不是返回一个副本。