train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)

这段代码将一个名为`df1`的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量`train_x`。与之前不同的是，这里使用了`.values`方法获取数据框中的数据，并指定了数据类型为`torch.float32`。这样做的好处是可以避免上一个错误，因为`.values`返回的是一个NumPy数组，与PyTorch张量的数据类型兼容。

需要注意的是，这种转换方式只适用于数据框中所有的列都是数值型数据。如果数据框中包含非数值型数据，例如字符串或分类变量，需要先将它们转换为数值型数据，才能将整个数据框转换为张量。

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merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())

在代码中，`merged_data_with_env` 是一个包含环境数据的数据集，并使用 `to_excel()` 方法将其写入到输出文件夹下的 `神经网络标准化数据.xlsx` 文件中。

接下来，代码使用 `drop()` 方法删除 `ag_env_scaled` 和 `dj_env_scaled` 列，将其余列作为特征数据 `X`，而 `ag_env_scaled` 和 `dj_env_scaled` 列则组成目标数据 `y`。

然后，代码使用 `train_test_split()` 方法将数据集拆分成训练集和测试集，比例为 8:2，并使用 PyTorch 中的张量将数据转换为张量格式。

最后，代码使用 `print()` 函数打印 `X_test_tensor` 的值，但是在括号中多了一对括号，应该去掉。

X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)报错

这个错误通常是由于你的 X_train 数据中包含了非数字类型的数据，导致无法转换为 tensor 类型的数据。请检查一下你的 X_train 数据是否有缺失值或者非数字值。如果有，你需要先对这些数据进行处理，例如使用 Pandas 库中的 fillna 函数进行缺失值填充，或者使用其他的数据清洗方法。如果你的数据确保都是数字类型，那么可以尝试将 X_train 的数据类型转换为 float 类型，例如：

X_train = X_train.astype('float32')
X_train_tensor = torch.tensor(X_train)

如果你能提供更多的代码和错误信息，我可以更好地帮助你解决问题。