写一个函数，利用pandas，将n列数据进行处理，前p列数据为输入数据，后（n-p）列为输出数据，导出为RNN可

使用的数据格式。

下面是一个例子：

import pandas as pd

def process_data_for_rnn(data, p, n):
    # 将数据框转换为矩阵
    data_matrix = data.values
    # 取出输入数据
    X = data_matrix[:, :p]
    # 取出输出数据
    y = data_matrix[:, p:]
    # 将数据转换为RNN可使用的格式
    X = X.reshape((X.shape[0], 1, X.shape[1]))
    y = y.reshape((y.shape[0], y.shape[1]))
    return X, y

这个函数接受三个参数：

- `data`：一个pandas数据框，包含输入数据和输出数据。
- `p`：输入数据的列数。
- `n`：数据框的总列数。

函数会将数据框转换为矩阵，然后取出输入数据和输出数据，最后将数据转换为RNN可使用的格式，并返回转换后的数据。