这段代码使用了Pandas的style功能，将数据框的前10行进行了格式化和样式化。其中，hide方法被用来隐藏了“Route”列，background_gradient方法被用来对多个列进行颜色渐变，bar方法被用来给“Price”列添加了一个条形图。写一下这个代码

这段代码的完整版如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
train_df = pd.read_excel('Data_Train.xlsx')

# 对前10行数据进行样式化和格式化
train_df.head(10).style.hide(axis='columns',subset=['Route'])\
                   .background_gradient(subset=['Journey_day','Journey_month','Dep_hour','Dep_min','Arrival_hour','Arrival_min'],cmap='winter')\
                   .background_gradient(subset=['Duration'], cmap='autumn')\
                   .bar(subset=['Price'])

这段代码的主要作用是对数据进行可视化。首先，我们使用Pandas的read_excel方法读取了一个Excel文件，得到一个数据框train_df。接下来，我们使用head方法选取前10行数据，然后使用Pandas的style方法对这些数据进行样式化和格式化。

具体来说，代码中的hide方法被用来隐藏“Route”列，使其不在样式化后的数据框中显示。background_gradient方法被用来对多个列进行颜色渐变，其中subset参数指定了需要进行渐变的列。在这个例子中，我们使用了两个background_gradient方法，一个是对“Journey_day”、“Journey_month”、“Dep_hour”、“Dep_min”、“Arrival_hour”和“Arrival_min”这些列进行颜色渐变，另一个是对“Duration”列进行颜色渐变。这些列的渐变效果使用了不同的颜色映射。最后，我们使用bar方法为“Price”列添加了一个条形图，这个图显示了价格的分布情况。

通过这些样式化和格式化操作，我们可以更直观地了解数据的分布和趋势，从而更好地进行数据分析和建模。