oe = OrdinalEncoder() for i in ['grade', 'subGrade']: tmp = oe.fit_transform(df[i].values.reshape(-1,1)) tmp = pd.DataFrame(tmp) tmp.columns = [i+'new'] df = pd.merge(df, tmp, how='left', left_index=True, right_index=True)

这段代码使用 OrdinalEncoder 对数据框 df 中的 'grade' 和 'subGrade' 列进行编码，并将编码后的结果添加到 df 中。首先，创建一个 OrdinalEncoder 对象 oe。然后，使用循环遍历 'grade' 和 'subGrade' 列。对于每个列，将其值重新整形为一列，并使用 oe 对其进行编码。编码后的结果以 DataFrame 的形式保存在 tmp 中。接下来，将 tmp 的列名改为原列名加上 'new' 后缀。最后，使用 pd.merge 将编码后的结果与原始数据框 df 进行左连接，并根据索引进行合并。

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train4=train1[1:8000,] cor.test(subGrade~.,train4,train4[,c(2:6,8:47)])

这个代码的意思是将 train1 的前 8000 行数据赋值给 train4，然后对 train4 中的 subGrade 变量和其它所有变量之间的相关性进行 Pearson 相关系数检验。其中，train4[,c(2:6,8:47)] 表示选取 train4 数据框中第 2 列到第 6 列以及第 8 列到第 47 列所有数据。Pearson 相关系数检验用于衡量两个变量之间的线性相关程度，数值范围为 -1 到 1，数值越接近于 1 或 -1，表示两个变量之间的线性相关程度越强。

Error in cor.test.formula(train4[, 7] ~ train4[, c(2:6, 8:47)], train4) : 'formula' missing or invalid

这个错误可能是因为在运行 `cor.test.formula()` 函数时，指定的 formula 参数无效或缺失。请确保 formula 参数是有效的公式，例如 "y ~ x1 + x2"，其中 y 是因变量，x1 和 x2 是自变量。同时，确保数据已正确加载并且变量名称正确。在这个错误信息中，似乎是因为 formula 参数的设置有误。你可以尝试修改代码，比如将 `train4[, 7]` 改为 `subGrade`，表示将 subGrade 作为因变量，将 `train4[, c(2:6, 8:47)]` 改为 `.`，表示将其它所有变量作为自变量，这样可以简化计算。具体代码可参考下面示例：

cor.test.formula(subGrade ~ ., train4)

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据信息以便我更好地帮助您解决问题。