exog=train_data.iloc[:, 1:]的意思

`exog`是ARIMA模型中的一个可选参数，它用于指定外部变量（即输入特征）的值。在ARIMA模型中，我们可以用历史数据来预测未来的数据，但是如果我们有一些额外的信息（比如，温度预测中的气压、湿度等），我们可以将这些信息作为外部变量输入到ARIMA模型中，以提高模型的准确性和预测能力。

在这里，`train_data.iloc[:, 1:]`表示训练集中的输入特征数据，即除了输出特征（温度）之外的6个输入特征的数据。`iloc[:, 1:]`是Pandas中的切片操作，表示取所有行（`:`），从第1列开始到最后一列，即取除了第1列（温度）之外的所有列数据。

因此，`exog=train_data.iloc[:, 1:]`表示将训练集中的除了输出特征（温度）之外的6个输入特征数据作为外部变量输入到ARIMA模型中进行训练。这样，ARIMA模型就可以利用这些额外的信息来提高温度预测的准确性。

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解释exog=test_data.iloc[:, 1:]

这是一行Python代码，其中 test_data 是一个 Pandas DataFrame 对象，iloc 是 Pandas 中用于通过位置索引选取数据的函数。冒号前面的空处表示选取所有行，而冒号后面的数字 1 表示选取从第二列（索引为 1）开始的所有列。因此，exog=test_data.iloc[:, 1:] 的作用是将 test_data 中除了第一列（通常为目标变量）之外的所有列作为自变量（即外生变量）赋值给 exog 变量。这通常用于机器学习模型的训练和预测。

train_data.iloc是什么意思

train_data.iloc是pandas库中DataFrame对象的一个属性，其功能是通过位置（index和column的位置）来访问和修改DataFrame对象中的元素。iloc是基于位置的索引，即在指定的行和列的位置上进行访问或修改。例如，train_data.iloc[0, 1]表示DataFrame对象train_data中第1行、第2列的元素。