df_imput = data.drop(columns=['date', 'humidity', 'wind_speed', 'meanpressure']) transformer = self.scaler.fit(df_imput) scaled_input = transformer.transform(df_imput)

这段代码是对数据进行预处理的过程。首先，将数据中的'date', 'humidity', 'wind_speed', 'meanpressure'四列从数据中删除，得到一个新的DataFrame，命名为df_imput。接下来，使用self.scaler对df_imput中的数据进行归一化处理，得到一个新的数组，命名为scaled_input。归一化处理是一种常用的数据预处理方法，用于将不同尺度的数据统一到某一范围内，以便于后续的数据分析和建模。在这里，使用的是一个已经实例化好的self.scaler对象，该对象中包含了归一化所需的所有信息。

相关问题

df_imput = data.drop(columns=['date', 'humidity', 'wind_speed', 'meanpressure'])改成只输入date和meanpressure的代码

你可以这样修改代码：

df_imput = data[['date', 'meanpressure']]

这样就只会保留 `date` 和 `meanpressure` 两列，其他列都会被删除。

python现有语句a，b，c=imput（）.split（），如果想在控制台为a，b，c都赋值为“3”则在控制台应输入

如果想在控制台为 `a`、`b`、`c` 都赋值为 "3"，则可以在控制台输入以下内容并按回车键：

3 3 3

这是因为 `input()` 函数会将控制台输入的字符串作为整个字符串处理，然后通过 `split()` 方法将其按空格分割成多个字符串，再将这些字符串分别赋值给 `a`、`b`、`c`。因此，输入 "3 3 3" 就会将三个变量都赋值为 "3"。