GBDT的数据预处理：将数据集按时间先后顺序排序，并拆分为训练集和测试集的代码

以下是将数据集按时间先后顺序排序，并拆分为训练集和测试集的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为datetime类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 按日期排序
data = data.sort_values(by='date')

# 拆分数据集为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, shuffle=False)

# 提取特征和标签
train_features = train_data.drop(['label', 'date'], axis=1)
train_labels = train_data['label']
test_features = test_data.drop(['label', 'date'], axis=1)
test_labels = test_data['label']

首先，我们使用pandas读取数据集，并将日期列转换为datetime类型。然后按日期排序，确保训练集中的所有数据都在测试集之前。最后，使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集，并提取特征和标签。在这个例子中，我们假设数据集中有一个名为'label'的标签列和一个名为'date'的日期列。最后，我们将训练集和测试集的特征和标签保存在不同的变量中。