解释代码 agg = pd.concat(cols, axis=1) agg.columns = names

这段代码首先使用pandas库中的concat函数，将多个数据列按照列方向（即axis=1）拼接在一起，返回一个新的数据列agg。

然后，将agg数据列的列名（即列索引）设置为names列表中的元素，其中names列表应该包含了每个拼接的数据列的列名。这样做可以保证新的数据列agg拥有正确的列名。

相关问题

agg = concat(cols,axis=1) #放在一起 agg.columns = names if dropnan: #删去NaN agg.dropna(inplace=True)

这段代码的作用是将一些列数据按照列的方向拼接在一起，拼接后的新列的名称由列表names指定，如果dropnan为True，则还会删除其中的NaN值。具体而言：

- cols是一个列表，其中包含了需要拼接的一些列数据。
- axis=1表示按照列的方向进行拼接。如果axis=0，则是按照行的方向进行拼接。
- agg是拼接后的新数据集。
- names是一个列表，其中包含了每个拼接后的新列的名称，名称的个数应该与拼接后的新数据集的列数一致。
- 如果dropnan为True，则会删除其中的NaN值。inplace=True表示在原数据集上进行修改，也就是说，删除操作是原地进行的，不会返回一个新的数据集。

# 将序列转换成监督式学习 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)] # 将他们整合在一起 agg = pd.concat(cols, axis=1) agg.columns = names # 删除那些包含空值(NaN)的行 if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg

这是一个用于将时间序列数据转换为监督式学习数据的函数。其中，n_in 表示输入序列的长度，n_out 表示输出序列的长度。函数将输入序列和输出序列整合在一起，形成一个监督式学习的数据集。这个函数将输入数据转换为一个 DataFrame，并且对于每个时间点，它将输入序列和输出序列都向后平移一定的时间步长。最后，函数会删除包含空值的行，并返回整合后的数据集。