如果我要修改使得训练集和测试集都是来自于data.xlsx,其中前八列为输入特征，第9列为输出特征，要求是前125个数据为训练数据，剩余数据为测试数据

如果你想要从"data.xlsx"文件中提取数据作为训练集和测试集，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入数据**：
首先使用pandas库加载Excel文件，因为它是处理表格数据常用的方法。

   import pandas as pd

   data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. **数据预处理**：
确定前八列是输入特征（X）和第九列是输出特征（y）。假设第九列为`'Column9'`，其余八列为`'Column1'`到`'Column8'`。

   X = data[['Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column4', 'Column5', 'Column6', 'Column7', 'Column8']]
   y = data['Column9']

3. **划分数据集**：
利用pandas的`iloc`或`loc`方法将前125行设置为训练数据，剩下的设置为测试数据。这里假设你的数据是从0开始计数的。

   train_size = 125
   train_data = data.iloc[:train_size]
   test_data = data.iloc[train_size:]

或者如果数据是按行顺序排列的，可以直接指定起始和结束行数：

   train_data = data.iloc[:train_size + 8]  # 加上8是因为前八列为输入特征
   test_data = data.iloc[train_size + 8:]

4. **拆分数据**：
对训练集再做一次X和y的分割。

   X_train = train_data[['Column1', 'Column2', ..., 'Column8']]  # 前八列
   y_train = train_data['Column9']  # 第九列

   X_test = test_data[['Column1', 'Column2', ..., 'Column8']]
   y_test = test_data['Column9']

现在，`X_train`，`y_train`用于模型训练，`X_test`，`y_test`则用于评估模型性能。记得在实际操作前根据实际情况调整文件名和列名称。如果有缺失值或其它特殊格式的数据处理需求，还需要额外的预处理步骤。