d1 = pd.read_excel(cfg.data_path + self.blog_file)

这段代码中，pd.read_excel()是使用Python中的pandas库中的函数，用于读取Excel文件（.xlsx格式）。具体来说，代码中的d1是一个DataFrame对象，表示读取的Excel文件中的数据。其中，cfg.data_path是一个变量，表示Excel文件所在的文件夹路径；self.blog_file是一个字符串，表示Excel文件的文件名。这段代码的作用是将Excel文件中的数据读取到DataFrame对象d1中，以便后续进行数据处理和分析。需要注意的是，在具体的代码实现中，cfg.data_path和self.blog_file的值需要根据具体的文件夹路径和文件名进行设置，以保证能够正确地读取数据。

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output_dir = cfg.OUTPUT_DIR lr = cfg.SOLVER.BASE_LR wd = cfg.SOLVER.WEIGHT_DECAY output_folder = os.path.join( cfg.DATA.NAME, cfg.DATA.FEATURE, f"lr{lr}_wd{wd}")

这段代码的作用是用来设置输出目录、学习率和权重衰减系数，并创建一个输出文件夹。

`output_dir` 表示输出目录，`cfg.OUTPUT_DIR` 是在配置文件中指定的输出目录路径。

`lr` 表示学习率，`cfg.SOLVER.BASE_LR` 是在配置文件中指定的基础学习率。

`wd` 表示权重衰减系数，`cfg.SOLVER.WEIGHT_DECAY` 是在配置文件中指定的权重衰减系数。

`output_folder` 是一个字符串，表示输出文件夹的名称，包括数据集名称、特征名称、学习率和权重衰减系数。`os.path.join()` 函数用于将多个路径组合成一个完整的路径。

最后，代码会根据输出目录和输出文件夹名称创建一个新的输出文件夹。

解释一下 df = pd.read_excel(cfg.data_path + '/' + sub_path + '/comment.xlsx') df['date'] = df['created_at'].apply(lambda x: trans_format(x, '%a %b %d %H:%M:%S +0800 %Y','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) df = df[['date', 'created_at', 'text']]

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件，然后对其中的数据进行处理。具体来说，代码中的 pd.read_excel() 函数读取了一个 Excel 文件，该文件的路径由变量 cfg.data_path 和 sub_path 拼接而成。读取的结果被赋值给变量 df。接着，代码中的 df['created_at'].apply() 函数对 df 中的 created_at 列进行处理，将其按照指定的格式 '%a %b %d %H:%M:%S +0800 %Y' 转换为 '%Y-%m-%d %H:%M:%S' 格式，并将转换后的结果赋值给 df 中的 date 列。其中，apply() 函数会对 created_at 列中的每个元素应用 lambda 函数，将其转换为指定的格式。最后，代码中的 df = df[['date', 'created_at', 'text']] 语句将 df 中的 date、created_at 和 text 列提取出来，重新组成一个 DataFrame，最终结果被赋值给 df 变量。

总的来说，这段代码的作用是读取 Excel 文件，将其中的日期时间格式进行转换，并提取出指定的列，以便后续进行数据分析和处理。