Python Pandas 数据框子集合并为 NumPy 数组

这段代码的目的是将数据框 (df) 中的两个不同的子集 (前 50 行和 101 到 150 行) 的特定列 (第 0、1、2 和最后一列) 的数据合并为一个 NumPy 数组。

首先，通过 df.iloc[:50, [0,1,2,-1]] 选择了数据框的前 50 行和第 0、1、2 和最后一列的数据，并使用 np.array() 将其转换为 NumPy 数组，存储在名为 data1 的变量中。

接下来，通过 df.iloc[101:150, [0,1,2,-1]] 选择了数据框的 101 到 150 行和第 0、1、2 和最后一列的数据，并使用 np.array() 将其转换为 NumPy 数组，存储在名为 data2 的变量中。

最后，通过 np.concatenate() 函数将 data1 和 data2 两个数组按行连接起来，形成一个新的数组 data。

这段代码的目的是将两个不同子集的数据合并为一个新的数据数组，以便后续使用它来训练和评估模型。