解释这行代码ii = 0 while (ii < (len(price_data))): if price_data[ii] > 1.3 * avg_price or price_data[ii] < 0.7 * avg_price: # 清洗数据，去坏点 price_data.pop(ii) date_data.pop(ii) result_beforedump.pop(ii) else: ii = ii + 1 if (ii >= len(price_data) - 1): break for i in range(len(price_data)): # 清洗数据后找最低价格 if price_data[i] < lowest_price: lowest_price = price_data[i] now_price = price_data[i] forcast_price = lowest_price while (len(price_data) > 20): # 数据点过多，每隔一个去掉一个 i = 1 while (i < len(price_data)): price_data.pop(i) date_data.pop(i) result_beforedump.pop(i) i = i + 1 if (i >= len(price_data) - 1): break

这段代码是对一个价格数据进行清洗和处理的过程。首先，代码通过遍历价格数据的每个数据点，将不符合条件的数据点从价格数据、日期数据和结果数据中去掉，以清洗数据并去除坏点。其中，不符合条件的数据点是指价格数据高于平均价格的1.3倍或低于平均价格的0.7倍的数据点。遍历结束后，代码再次遍历价格数据，找到最低价格。最后，代码通过每隔一个数据点去掉一个数据点的方式，将数据点数量控制在20个以内，以避免数据点过多导致的计算量过大。

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解释代码：ii = 0 while(ii < (len(price_data))): if price_data[ii] >1.3*avg_price or price_data[ii]<0.7*avg_price: ##清洗数据，去坏点 price_data.pop(ii) date_data.pop(ii) result_beforedump.pop(ii) else: ii = ii+1 if(ii >= len(price_data)-1): break #清洗数据后找出最低的价格 for i in range(len(price_data)): ##清洗数据后找最低价格 if price_data[i] < lowest_price: lowest_price = price_data[i] now_price = price_data[i] forcast_price = lowest_price #数据点过多，对抓取的数据进行等间距抽样 while(len(price_data)>20):##数据点过多，每隔一个去掉一个 i = 1 while(i < len(price_data)): price_data.pop(i) date_data.pop(i) result_beforedump.pop(i) i = i+1 if (i >= len(price_data) - 1): break

这段代码是一个数据清洗和处理的过程，具体解释如下：

1. 首先，代码定义了一个变量 ii，用于遍历 price_data 列表，判断其中的数据是否符合要求。在 while 循环中，如果 price_data[ii] 大于 1.3 倍的平均价格或者小于 0.7 倍的平均价格，则将该数据从 price_data、date_data 和 result_beforedump 列表中移除。如果符合要求，则将 ii 加 1，继续循环遍历。

2. 在清洗数据后，代码使用 for 循环遍历 price_data 列表，找出最低的价格，并将其赋值给变量 lowest_price。

3. 接着，代码将最低价格赋值给变量 forcast_price，作为预测的价格。

4. 由于数据点过多，代码使用 while 循环每隔一个点去掉一个，从而实现了对数据的等间距抽样。具体来说，代码定义一个变量 i，从 1 开始遍历 price_data 列表。在每一次循环中，将 i 对应的数据从 price_data、date_data 和 result_beforedump 列表中移除，然后将 i 加 1。如果 i 大于等于 price_data 列表的长度减 1，则跳出循环。