d = {'temp': temp, 'day': day, 'event': event} df = pd.DataFrame(data=d)

这段代码的作用是将`temp`、`day`、`event`这三个列表合并成一个字典`d`，然后使用`pandas`库中的`DataFrame()`函数将这个字典转换成一个`pandas DataFrame`对象`df`。字典中的每个键对应着一个列名，而对应的值则是该列的数据。所以，`df`对象的三个列分别是`temp`、`day`和`event`，其中`temp`列包含了时间序列数据，`day`列表示时间轴，`event`列表示每个时间戳对应的是“观测值”还是“预测值”。`df`对象可以方便地用于数据操作和可视化等任务。

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import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”的错误，是因为在执行`hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df])`时，`hour_date`和`daily_df`的列名不匹配。可以尝试在`daily_df`的列名上添加一个前缀，以与`hour_date`的列名匹配，例如：

daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range)

这样可以将`daily_df`的列名改为`TEMP`，与`hour_date`中的列名匹配。

解释day = [i + 1 for i in range(int(len(temp) / 2))] day += day event = ['output' if i >= (len(temp) / 2) else 'label' for i in range(len(temp))] d = {'temp': temp, 'day': day, 'event': event} df = pd.DataFrame(data=d) sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event") plt.title('GRU test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

这段代码的作用是将一个时间序列数据绘制成折线图。其中，`temp`是时间序列数据，`day`是时间序列的时间轴，`event`表示每个时间戳对应的是“观测值”还是“预测值”。代码首先根据`temp`数据长度生成时间轴`day`，然后将`day`复制一份，接着根据时间轴`day`和`event`，生成一个包含时间序列数据、时间轴和观测/预测标签的字典`d`，并将该字典转换为一个`pandas DataFrame`对象`df`，最后使用`seaborn`绘制折线图，并保存为名为`lstm_test.png`的文件。`loss_mae`是一个表示模型预测误差的标量值，它被用来在图表标题中展示模型的MAE（平均绝对误差）。