1）数据处理部分
data.query缩小数据范围，以便进行学习
time_value = pd.to_datetime(data[“time”],unit=‘s’)
date = pd.DatetimeIndex(time_value)
改善时间轴的组合办法，然后按照列表的形式直接传入data中产生有用的特征值
布尔索引：能够判断索引值在条件下是否TorF（在外再用数据进行索引则会去掉F部分）
isin是否在这里面，也是布尔索引的一种条件方法
2）模型部分
1）数据处理部分
data.query缩小数据范围，以便进行学习
time_value = pd.to_datetime(data[“time”],unit=‘s’)
date = pd.DatetimeIndex(time_value)
改善时间轴的组合办法，然后按照列表的形式直接传入data中产生有用的特征值
布尔索引：能够判断索引值在条件下是否TorF（在外再用数据进行索引则会去掉F部分）
isin是否在这里面，也是布尔索引的一种条件方法
2）模型部分