ids = [] for id, row in Train_data.groupby('label').apply(lambda x: x.iloc[5]).iterrows(): ids.append(int(id)) signals = list(map(float, row['heartbeat_signals'].split(','))) sns.lineplot(data=signals) plt.legend(ids) plt.show()

这段代码使用了Pandas和Seaborn库来可视化心跳数据。它首先按标签对数据进行分组，然后选择每个组的第5行数据，并将其转换为一个列表。然后，它将其转换为一个包含所有ID的整数列表，并逐个绘制每个ID的心跳信号线图。最后，它显示了所有线图的图例。

具体地说，这段代码包含以下步骤：

1. 使用`groupby`方法按标签对数据进行分组，并选择每个组的第5行数据。
2. 使用`iterrows`方法迭代每个分组的第5行数据，并将其转换为一个包含所有ID的整数列表。
3. 对于每个ID，从第5行数据中提取心跳信号，并将其转换为一个浮点数列表。
4. 使用Seaborn的`lineplot`方法绘制每个ID的心跳信号线图。
5. 在图例中显示所有ID。

请注意，这段代码假定数据集具有一个名为`label`的列，其中包含每个数据点的标签，并且每个数据点都有一个名为`heartbeat_signals`的列，其中包含一个以逗号分隔的心跳信号列表。如果您的数据集不符合这些要求，您可能需要对代码进行适当的修改。