data_train = data[pd.notnull(data['count'])].sort_values(by=["datetime"]).reset_index(drop=True) data_test = data[~pd.notnull(data['count'])].sort_values(by=["datetime"]).reset_index(drop=True)

这段代码是将数据集按照时间顺序排序，并将有标签的数据和没有标签的数据分别存储到不同的数据集中。其中，`data_train`是有标签的训练集，`data_test`是没有标签的测试集。`pd.notnull()`函数是用来判断数据是否为空值的，`sort_values()`函数是用来按照指定列进行排序的，`reset_index()`函数是用来重新设置数据索引的。

相关问题

解释一下这段代码的意思dataTrain = Bike_data[pd.notnull(Bike_data['count'])] dataTest= Bike_data[~pd.notnull(Bike_data['count'])].sort_values(by=['datetime']) datetimecol = dataTest['datetime'] yLabels=dataTrain['count'] yLabels_log=np.log(yLabels)

这段代码的主要作用是对 Bike_data 数据进行预处理，其中：

1. `dataTrain = Bike_data[pd.notnull(Bike_data['count'])]`：将 Bike_data 中所有 count 列不为 null 的数据提取出来，作为训练数据集。

2. `dataTest= Bike_data[~pd.notnull(Bike_data['count'])].sort_values(by=['datetime'])`：将 Bike_data 中所有 count 列为 null 的数据提取出来，作为测试数据集，并按照 datetime 排序。

3. `datetimecol = dataTest['datetime']`：提取测试数据集中的 datetime 列，用于后续的预测。

4. `yLabels=dataTrain['count']`：从训练数据集中提取出自行车租赁数量 count 列作为标签。

5. `yLabels_log=np.log(yLabels)`：对标签进行对数变换，目的是使数据更符合正态分布，提高模型的拟合效果。

class Marine_hydrology(db.Model): tablename = 'marine_hydrology' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_size = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_source = db.Column(db.String(1000), nullable=False) data_set_time_frame = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_loc = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_abstract = db.Column(db.String(10000), nullable=False) class Hydrology_data(db.Model): tablename = 'hydrology_data' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)data_route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_time = db.Column(db.DateTime, nullable=False, default=datetime.now) data_format = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_kind = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_refresh = db.Column(db.String(100), nullable=False) uid_hydrology = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("marine_hydrology.id")) down_time = db.Column(db.Integer, nullable=False)类图怎么画

根据给出的代码，可以绘制出以下的类图：

+---------------------+
|  Marine_hydrology   |
+---------------------+
| - id: int           |
| - route: str        |
| - data_set_name: str |
| - data_set_size: str |
| - data_set_source: str |
| - data_set_time_frame: str |
| - data_set_loc: str |
| - data_set_abstract: str|
+---------------------+
| +query.filter()     |
+---------------------+

+---------------------+
|    Hydrology_data   |
+---------------------+
| - id: int           |
| - data_route: str   |
| - data_name: str    |
| - data_time: datetime|
| - data_format: str  |
| - data_kind: str    |
| - data_refresh: str |
| - uid_hydrology: int|
| - down_time: int    |
+---------------------+
| +query.filter()     |
+---------------------+

其中，`Marine_hydrology`和`Hydrology_data`类分别代表海洋水文学数据集和水文数据。`Marine_hydrology`类具有以下属性：

- id：数据集ID，主键，自增长。
- route：数据集路由，非空字符串。
- data_set_name：数据集名称，非空字符串。
- data_set_size：数据集大小，非空字符串。
- data_set_source：数据集来源，非空字符串。
- data_set_time_frame：数据集时间范围，非空字符串。
- data_set_loc：数据集位置，非空字符串。
- data_set_abstract：数据集摘要，非空字符串。

`Hydrology_data`类具有以下属性：

- id：数据ID，主键，自增长。
- data_route：数据路由，非空字符串。
- data_name：数据名称，非空字符串。
- data_time：数据时间，非空DateTime类型，默认为当前时间。
- data_format：数据格式，非空字符串。
- data_kind：数据种类，非空字符串。
- data_refresh：数据刷新时间，非空字符串。
- uid_hydrology：水文数据集ID，外键，引用`Marine_hydrology`类中的`id`属性。
- down_time：下载时间，非空整数。

两个类之间存在一对多的关系，即一个`Marine_hydrology`对象可以对应多个`Hydrology_data`对象。因此，`Hydrology_data`类中使用了`uid_hydrology`属性作为外键来引用`Marine_hydrology`类中的数据集ID。