data2 = data.copy() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler x_scaler = MinMaxScaler() y_scaler = MinMaxScaler() data2[[area]] = y_scaler.fit_transform(data2[[area]].astype(float).values) data2[[area] + near_area] = x_scaler.fit_transform(data2[[area]+near_area].astype(float).values) data2.set_index('datetime',inplace=True) df = data2.copy() train_data_idx = df.index<'2016-11-25' test_data_idx = df.index>='2016-11-25'解释一下这段代码的意思

这段代码是对数据集进行预处理和划分的代码。具体来说，代码实现了以下功能：

1. 复制原始数据集，并将其赋值给 data2。

2. 导入 sklearn.preprocessing 模块中的 MinMaxScaler 类，用于将数据归一化。

3. 创建 x_scaler 和 y_scaler 两个 MinMaxScaler 类的实例，用于分别对输入变量和目标变量进行归一化。

4. 使用 y_scaler 对 data2 中的目标变量 area 进行归一化，并将结果覆盖原始数据集中的 area 列。

5. 使用 x_scaler 对 data2 中的输入变量 area 和 near_area 进行归一化，并将结果覆盖原始数据集中的这些列。

6. 将 data2 的索引设置为 datetime 列，并将其覆盖原始数据集。

7. 复制 data2，并将其赋值给 df。

8. 根据时间索引，将数据集划分为训练集和测试集。具体来说，将训练集设置为时间在 '2016-11-25' 之前的数据，将测试集设置为时间在 '2016-11-25' 之后的数据。划分后，train_data_idx 和 test_data_idx 分别为训练集和测试集的索引。