values = df.values #对风向字段进行编码 encoder = LabelEncoder() values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4]) # 确保所有变量都是实数型 values = values.astype('float32') #对数据进行标准化出来 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled = scaler.fit_transform(values) # 将时间序列数据转换成监督学习数据 reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1) # 删除那些不需要预测的列 reframed.drop(reframed.columns[[9,10,11,12,13,14,15]], axis=1, inplace=True) reframed.head()

这段代码是对一个数据集进行预处理的过程，包括对风向字段进行编码，将所有变量转换为实数型，标准化数据，将时间序列数据转换成监督学习数据，以及删除不需要预测的列。其中，LabelEncoder()函数用于对分类变量进行编码，将其转换为数值型变量；MinMaxScaler()函数用于对数值型变量进行标准化处理，将其缩放到[0,1]区间内；series_to_supervised()函数用于将时间序列数据转换成监督学习数据，即将原始数据集转换成有监督学习的形式，使其可以用于监督学习算法的训练。