forestdataT = df.iloc[:int(1*(df.shape[0] - testpoint - 0 )),0:config.column_num] forestdataT1 = np.array(forestdataT) forestdataT1 = NormalizeMultUseData(forestdataT1, normalize) forestdataT1 = pd.DataFrame(data=forestdataT1, columns=forestdataT.columns) forestdataT1['column6'] = forestdataT1['column6'].astype(int) forestdataT1['column7'] = forestdataT1['column7'].astype(int)

这段代码看起来是从DataFrame中选取一部分数据，并对选取的数据进行了归一化处理，接着将其转换为了Numpy数组，然后再转换回DataFrame，并将其中的两列数据转换为整数类型。

其中，`df.iloc`用于选取DataFrame中的某一部分数据，`NormalizeMultUseData`函数用于对选取的数据进行归一化处理，`np.array`将DataFrame转换为Numpy数组，`pd.DataFrame`将Numpy数组转换为DataFrame，`astype`方法用于将某一列数据转换为指定的数据类型。这里将第6列和第7列转换为int类型。

需要注意的是，这里的列索引是从0开始的，因此如果你的DataFrame中第6列和第7列的索引是从1开始的话，需要将代码中的6和7改为5和6。