cate_cols = [x for x in dfdata.columns if dfdata[x].dtype not in [np.float32,np.float64] and x!=label_col] for col in cate_cols: dfdata[col] = pd.Categorical(dfdata[col]) dftest[col] = pd.Categorical(dftest[col])是什么意思

这段代码是对数据集中的非浮点型特征列进行处理，将其转换为分类变量。具体来说：

- 首先，代码定义了一个列表`cate_cols`，其中包含了数据集中所有非浮点型特征列的名称，排除了标签列（即`label_col`）。
- 然后，对于每个特征列`col`，代码将数据集`dfdata`和测试集`dftest`中该列的所有取值转换为分类变量，使用了`pd.Categorical()`函数。这个函数会将该列的所有取值转换为整数编码，并将这些编码存储在一个新的列中，取值仍然是原来的字符串。这样做的目的是为了方便后续的处理和建模。

总之，这段代码的作用是将非浮点型特征列转换为分类变量，为后续的建模做准备。