data_set=pd.read_csv什么意思

这个问题是关于编程的，我可以回答。data_set=pd.read_csv是Python中pandas库的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。其中，data_set是你想要存储数据的变量名，pd是pandas库的别名，read_csv是函数名。

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data_set = fr.get_data_set(data_num + 1)

这段代码看起来是在Python中使用某个库（可能是Pandas的`read_csv`函数或类似操作数据集的fr对象）读取数据。`data_set`是一个变量名，它将获取`data_num + 1`指定的数据集。`get_data_set`可能是自定义的一个函数，用于从文件、数据库或其他数据源加载数据。例如：

# 假设fr是一个DataFrameReader对象，如pandas的read_csv
def get_data_set(num):
    return pd.read_csv(f'data_{num}.csv')  # 假设数据是以CSV文件的形式存储

data_num = 5  # 可能是一个编号或者索引值
data_set = fr.get_data_set(data_num + 1)  # 将加载data_6.csv文件的内容到data_set中

df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) 这句话报错：argument of type 'method' is not iterable File "C:\Users\Dell\Desktop\数据处理作业lhq11111.py", line 11, in <module> df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) TypeError: argument of type 'method' is not iterable，请为我解释一下为什么及如何修改

这个错误提示是因为在这行代码中，`train_data` 是一个 pandas DataFrame 对象，而 `pd.read_csv` 函数的第一个参数应该是 csv 文件的路径，而不是 DataFrame 对象。因此，应该将这行代码修改为：

df_train_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv", names=columns)

同理，将 `test_data` 的读取代码修改为：

df_test_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv", names=columns, skiprows=1)

这样应该就可以正确读取训练集和测试集数据了。