数据处理

data = pd.DataFrame({'close': close_data.flatten(), 'returns': returns_data})
data.dropna(inplace=True)
data = data[-720:].reset_index(drop=True) # 只保留最近两年的数据
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['close', 'returns']])

NameError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_65792\2254551574.py in
1 # 数据处理
----> 2 data = pd.DataFrame({'close': close_data.flatten(), 'returns': returns_data})
3 data.dropna(inplace=True)
4 data = data[-720:].reset_index(drop=True) # 只保留最近两年的数据
5 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

NameError: name 'close_data*' is not defined
为什么

以下内容部分参考ChatGPT模型：

这个错误提示表明在代码中使用了一个名为"close_data"或"returns_data"的变量，但是这个变量并没有被定义或赋值。因此，解决这个问题的第一步是要确保这两个变量已经被正确地定义和初始化。

例如，如果这两个变量是从外部文件中读取的数据，那么需要先检查文件路径和数据格式是否正确。如果这两个变量是在当前脚本中生成的，那么需要检查生成这些变量的代码段是否正确。

下面是一个简单的示例，展示如何定义和初始化这两个变量，以避免出现这个错误：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 生成一些示例数据
close_data = [10, 20, 30, 40, 50]
returns_data = [0.1, 0.2, -0.3, 0.4, -0.5]

# 数据处理
data = pd.DataFrame({'close': close_data, 'returns': returns_data})
data.dropna(inplace=True)
data = data[-4:].reset_index(drop=True) # 只保留最近两年的数据
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['close', 'returns']])

在这个示例中，我们生成了两个包含示例数据的列表"close_data"和"returns_data"，然后将它们用于创建一个数据帧"data"。接下来，我们使用数据帧中的数据进行标准化和缩放，并将结果存储在"scaled_data"中。注意，这个示例代码只是为了演示如何定义和初始化这两个变量，并不代表实际的数据处理过程。实际的数据处理过程可能需要更多的步骤和复杂的代码。

如果你仍然遇到这个错误，那么需要进一步检查代码中是否存在其它错误或逻辑问题。例如，可能存在数据格式不匹配、变量命名错误、数据维度不一致等问题，需要逐一排查并解决。

如果我的建议对您有帮助、请点击采纳、祝您生活愉快

你把代码发过来我看看