from fastai.tabular.core import add_datepart new_data = df[['trade_date','close']].sort_index(ascending=True, axis=0) #create features add_datepart(new_data,'trade_date') new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True) #elapsed will be the time stamp new_data.head()，给每行代码作批注，解释每行代码意图

当然，我会为您解释这段代码的每一行。

第一行 `from fastai.tabular.core import add_datepart` 是导入 `fastai` 库中的 `tabular` 模块中的 `add_datepart` 函数。

第二行 `new_data = df[['trade_date','close']].sort_index(ascending=True, axis=0)` 是创建一个新的数据框 `new_data`，该数据框仅包含原始数据框 `df` 中的 `trade_date` 和 `close` 两列，并按照 `trade_date` 列的值进行升序排列。

第三行 `add_datepart(new_data,'trade_date')` 是使用 `add_datepart` 函数将 `trade_date` 列中的日期拆分成多个特征列，例如 `Year`、`Month`、`Week`、`Day`、`Dayofweek`、`Dayofyear`、`Is_month_end`、`Is_month_start`、`Is_quarter_end`、`Is_quarter_start`、`Is_year_end` 和 `Is_year_start`。

第四行 `new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True)` 是删除 `trade_date` 列中的时间戳列 `trade_Elapsed`，因为该列在拆分日期后已经不再需要。

最后一行 `new_data.head()` 是显示新数据框的前5行，以检查特征列是否已经正确生成。