pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:]))

This line of code is concatenating two dataframes:

- `train_data.iloc[:, 1:-1]`: This selects all rows and columns from the second column up until the second-to-last column from the `train_data` dataframe.

- `test_data.iloc[:, 1:]`: This selects all rows and all columns from the second column to the end of the `test_data` dataframe.

The `pd.concat()` function is used to concatenate these two dataframes along axis 0 (i.e., vertically) into a single dataframe. The resulting dataframe will contain all the rows from `train_data` and `test_data` except for the last column of `train_data` (which contains the target variable).

相关问题

all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:]))为什么里面要用两层圆括号

这是因为`pd.concat()`函数需要传递一个元组对象（tuple），而圆括号可以用来表示元组。所以，第一层圆括号是用来将`train_data.iloc[:, 1:-1]`和`test_data.iloc[:, 1:]`两个DataFrame对象合并成一个元组对象的。第二层圆括号则是用来将整个元组对象作为`pd.concat()`函数的参数传递进去的。如果不加第二层圆括号，`pd.concat()`函数将会把`train_data.iloc[:, 1:-1]`和`test_data.iloc[:, 1:]`两个DataFrame对象分别作为两个参数传递进去，从而产生错误。

分析这段代码all_features = pd.concat((train_data.iloc[:,1:-1],test_data.iloc[:,1:]))

这段代码的作用是将train_data中除了第一列和最后一列外的所有列和test_data中除了第一列外的所有列进行拼接，并赋值给all_features变量。这个代码中用到了pandas库中的concat()函数，用于在指定的轴上将多个对象进行连接。

具体来说，train_data.iloc[:,1:-1]表示取train_data中所有行，从第二列到倒数第二列的所有数据，test_data.iloc[:,1:]表示取test_data中所有行，从第二列到最后一列的所有数据。这两个数据集经过拼接后，形成一个新的数据集，即为所有特征的数据集。