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 = DataFrame(data) cols = list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) # forecast sequence (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) # put it all together agg = concat(cols, axis=1) # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg.values代码什么意思

这段代码实现了将时间序列数据转换为监督学习数据的功能。其中，参数data表示输入的时间序列数据，n_in表示输入序列长度，n_out表示输出序列长度，dropnan表示是否丢弃包含NaN值的行。具体地：

1. 首先判断输入数据是list类型还是DataFrame类型，从而确定数据的列数n_vars。
2. 创建一个DataFrame对象，并将输入数据存入其中。
3. 创建一个空列表cols，用于存储转换后的特征和标签序列。
4. 对于输入序列，从t-n到t-1的每个时刻，使用shift()函数将数据向上移动i个时间步，并将其添加到cols列表中。
5. 对于输出序列，从t到t+n的每个时刻，使用shift()函数将数据向下移动i个时间步，并将其添加到cols列表中。
6. 使用concat()函数将所有特征和标签序列拼接在一起，生成一个新的DataFrame对象agg。
7. 如果dropnan=True，则使用dropna()函数删除包含NaN值的行。
8. 最后，将agg对象中的数据转换为numpy数组并返回。