将时间序列数据转换为监督学习数据的功能，并返回转换后的数据集代码。我的数据是时间序列下（2010-2020年每天）的气温、水位以及水温CSV格式，想通过气温水位进而预测水温

好的，我理解了你的问题。你可以使用以下代码将时间序列数据转换为监督学习数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=0, index_col=0)
values = data.values

# 将数据集转换为监督学习问题
def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True):
    n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1]
    df = pd.DataFrame(data)
    cols, names = list(), list()
    # 输入序列 (t-n, ... t-1)
    for i in range(n_in, 0, -1):
        cols.append(df.shift(i))
        names += [('var%d(t-%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)]
    # 预测序列 (t, t+1, ... t+n)
    for i in range(0, n_out):
        cols.append(df.shift(-i))
        if i == 0:
            names += [('var%d(t)' % (j+1)) for j in range(n_vars)]
        else:
            names += [('var%d(t+%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)]
    # 拼接成一个数据集
    agg = pd.concat(cols, axis=1)
    agg.columns = names
    # 删除NaN行
    if dropnan:
        agg.dropna(inplace=True)
    return agg.values

# 定义时间步长
n_steps = 3
# 转换数据集为监督学习
supervised = series_to_supervised(values, n_steps, 1)
print(supervised)

这个函数将会把你的气温、水位转换为监督学习数据，然后你可以使用该数据来预测水温。其中，n_in参数指定了输入数据的时间步长，n_out指定了输出数据的时间步长。在这里，我将n_in设置为3，表示使用前3个时间步作为输入数据，n_out设置为1，表示预测下一个时间步的水温。

你可以根据你的数据集中实际的时间步长来调整这两个参数。