data= data[['本车速度','本车加速度','车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())

这段代码分为两部分。第一部分 `data = data[['本车速度','本车加速度','车头间距',"原车道前车速度"]]` 选择了数据集中四个特征，分别是 `本车速度`、`本车加速度`、`车头间距` 和 `原车道前车速度`。使用双重中括号 `[['...']]` 是因为我们要选择多个特征，所以需要将这些特征名放在一个列表中，并用双重中括号括起来。

第二部分 `data = data.dropna()` 删除了数据集中的缺失值。`dropna()` 函数会删除数据集中包含缺失值的行。如果数据集中包含大量缺失值，可以使用 `fillna()` 函数将缺失值替换为平均值或中位数等。

最后，`print(data.tail())` 打印数据集的最后几行，以便检查数据是否正确选择和处理。