file = open('评论前100.txt',encoding='ansi') plist = [line.lstrip().rstrip() for line in file.readlines()] file.close() df = pd.DataFrame({"text":plist}) df['name'] = df['text'].apply(lambda x: x.split()[-1]) df['name'] df['name1'] = df['text'].apply(lambda x: x.split()[1]) df['name2'] = df['text'].apply(lambda x: x.split()[2]) dd = df.groupby(by=['name1']).count() dd['n'] = dd.index ddd1 = dd[dd['name'] > 4]这段代码的作用是什么

这段代码的作用是对一个文本文件中的评论进行处理，并对其中的评论者姓名进行统计和筛选。具体的处理过程如下：

1. 打开名为“评论前100.txt”的文本文件，将其中的每一行进行左右去空格处理，并将处理后的结果保存在列表plist中。

2. 关闭打开的文件，并将列表plist中的数据转换为Pandas DataFrame对象，其中每行数据为一个评论。

3. 对DataFrame对象中的每一行数据，将其最后一个单词（即评论者姓名）提取出来，并将结果保存在新的name列中。

4. 对DataFrame对象中的每一行数据，将其第二个单词（即评论者姓名的首字母）提取出来，并将结果保存在新的name1列中。

5. 对DataFrame对象中的每一行数据，将其第三个单词（即评论者姓名的第二个字母）提取出来，并将结果保存在新的name2列中。

6. 对name1列中的数据进行分组，得到一个新的DataFrame对象dd，其中每行数据为一个评论者姓名及其出现次数。

7. 对dd中的数据进行筛选，只保留出现次数大于4次的评论者姓名及其出现次数，并将结果保存在新的DataFrame对象ddd1中。

整个处理过程的目的是对评论中的评论者姓名进行分析和统计，以便更好地了解评论者的特点和行为习惯。