edges = [(row['start station name'], row['end station name']) for _, row in selected data.iterrows()]

这段代码是一个列表推导式，根据`selected_data`的每一行，提取了`start station name`和`end station name`字段的值，并以元组的形式存储在列表`edges`中。请确保在运行这段代码之前已经定义了`selected_data`变量，并且该对象是一个DataFrame类型的数据结构。如果您需要更多帮助，请提供完整的代码和相关的上下文信息。

相关问题

这个Python代码有什么语法错误edges = [(row['start station name'], row['end station name']) for _, row in selected data.iterrows()]

根据您提供的Python代码，我注意到在"selected data.iterrows()"之前缺少了一个句点。正确的代码应该是：

edges = [(row['start station name'], row['end station name']) for _, row in selected_data.iterrows()]

这里的`selected_data`是您要迭代的DataFrame的名称。确保变量名正确，并在`iterrows()`之前添加一个句点来访问DataFrame的方法。这样就可以避免语法错误。

data = Data(**data.__dict__) edges_attrs = torch.ones(data.edge_index.size(0)) data_set = DataLoader([Data(x = data.x.cuda(), edge_index = data.edge_index.cuda().t(), y = y.cuda(), edge_attr = edges_attrs.cuda().unsqueeze(-1))], batch_size=1, shuffle = True) 这段代码什么意思，解释各个变量

这段代码是用于数据处理和准备数据集的部分。让我逐个解释各个变量的含义：

1. `data = Data(**data.__dict__)`：这行代码创建了一个新的`Data`对象`data`，并使用原始`data`对象的属性来初始化它。这样做是为了获得一个完全相同的副本，以便在后续处理中进行修改，而不会影响原始数据。

2. `edges_attrs = torch.ones(data.edge_index.size(0))`：这行代码创建了一个张量`edges_attrs`，其长度与`data.edge_index`的行数相同，并填充为1。这个张量用于表示边的属性，每条边都被赋予了相同的属性值1。

3. `data_set = DataLoader([Data(x=data.x.cuda(), edge_index=data.edge_index.cuda().t(), y=y.cuda(), edge_attr=edges_attrs.cuda().unsqueeze(-1))], batch_size=1, shuffle=True)`：这行代码创建了一个`DataLoader`对象`data_set`，用于加载数据集。其中，`[Data(...)]`表示一个数据列表，列表中包含一个`Data`对象，该对象包含了经过处理后的特征数据`x`、边索引数据`edge_index`、目标标签数据`y`和边属性数据`edge_attr`。这些数据都被转移到GPU上进行计算（通过`.cuda()`方法）。`batch_size=1`表示每次迭代只加载一个样本，而`shuffle=True`表示每次加载数据时进行随机洗牌。

总体来说，这段代码的作用是将原始数据复制一份并进行一些处理，然后将处理后的数据放入一个数据加载器中，以便后续的模型训练或其他处理。