data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())

这段代码首先从之前读取的DataFrame对象中提取了三列数据，分别是“本车速度”、“车头间距”和“原车道前车速度”，并将结果赋值给原来的data变量。接着，使用dropna()方法删除其中包含缺失值的行，并将结果赋值给原来的data变量。最后，使用tail()方法打印出DataFrame对象的末尾几行。

相关问题

data= data[['本车速度','本车加速度','车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())

这段代码分为两部分。第一部分 `data = data[['本车速度','本车加速度','车头间距',"原车道前车速度"]]` 选择了数据集中四个特征，分别是 `本车速度`、`本车加速度`、`车头间距` 和 `原车道前车速度`。使用双重中括号 `[['...']]` 是因为我们要选择多个特征，所以需要将这些特征名放在一个列表中，并用双重中括号括起来。

第二部分 `data = data.dropna()` 删除了数据集中的缺失值。`dropna()` 函数会删除数据集中包含缺失值的行。如果数据集中包含大量缺失值，可以使用 `fillna()` 函数将缺失值替换为平均值或中位数等。

最后，`print(data.tail())` 打印数据集的最后几行，以便检查数据是否正确选择和处理。

import tensorflow as tf import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 # 加载模型的权重 model = MyModel() model.load_weights('my_cnn_lstm_model1.h5') # 进行预测 data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())

这段代码的作用是加载你自己定义的 CNN-LSTM 模型，并使用这个模型进行预测。具体来说，代码首先导入 TensorFlow 库和你自己定义的模型，然后调用 `MyModel()` 函数创建一个空的模型对象 `model`。接着，代码调用 `load_weights()` 方法将预先训练好的模型权重从文件 `my_cnn_lstm_model1.h5` 中加载到模型中。

最后，代码使用 `data` 变量存储输入数据，并通过 `dropna()` 方法删除其中包含缺失值的行。最后，通过 `print()` 函数输出 `data` 变量中的最后五行数据。这个过程中，你需要确保 `data` 变量中的数据格式与模型的输入格式相匹配。