data2_new = data2[['流水号', '校园卡号', '校园卡编号', '消费时间', '消费金额', '存储金额', '余额', '消费次数', '消费类型', '消费项目编码', '操作编码', '消费地点']] print(data2_new)添加提示

你可以在代码前加上注释来添加提示，例如：

# 选择需要的列
data2_new = data2[['流水号', '校园卡号', '校园卡编号', '消费时间', '消费金额', '存储金额', '余额', '消费次数', '消费类型', '消费项目编码', '操作编码', '消费地点']]
# 输出新的DataFrame
print(data2_new)

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from sklearn.decomposition import PCA def pca_demo(data): transfer = PCA(n_components=0.92) data_new = transfer.fit_transform(data) print(data_new) return data_new if __name__ == '__main__': X_new = pca_demo(X_new)加注释

这段代码是使用Python中的sklearn库实现PCA降维的过程。具体解释如下：

1. 首先导入PCA库

from sklearn.decomposition import PCA

2. 定义一个名为`pca_demo`的函数，该函数接收一个数据集`data`作为参数

def pca_demo(data):

3. 创建一个PCA对象`transfer`，并将`n_components`参数设置为0.92，表示希望将数据降维到保留92%的方差

transfer = PCA(n_components=0.92)

4. 调用`fit_transform`方法将数据集进行降维处理，并将结果保存在`data_new`中

data_new = transfer.fit_transform(data)

5. 打印出降维后的数据集

print(data_new)

6. 返回降维后的数据集`data_new`

return data_new

7. 在主程序中，调用`pca_demo`函数并将结果保存在`X_new`中

if __name__ == '__main__':
    X_new = pca_demo(X_new)

综上所述，这段代码的作用是对数据集进行PCA降维，并将结果保存在`X_new`中。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler def standard_demo(data): transfer = StandardScaler() data_new = transfer.fit_transform(data) print(data_new) return data_new if __name__ == '__main__': X_new = standard_demo(X)加注释

这段代码使用了sklearn中的StandardScaler()函数对数据进行标准化处理。具体步骤如下：

1. 导入StandardScaler()函数
2. 定义standard_demo函数，传入数据data
3. 创建StandardScaler()对象transfer
4. 调用fit_transform()方法，对数据进行标准化处理，并将处理后的数据保存到data_new中
5. 打印处理后的数据data_new
6. 返回处理后的数据data_new
7. 在主函数中调用standard_demo()函数，传入数据X，并将返回的处理后的数据保存到X_new中

注释已经在代码中标注，方便理解每一步操作的作用。