elec = elec.applymap(lambda x: x.replace(',',''))

这行代码涉及了 Pandas 库中 DataFrame 对象的操作，它将 DataFrame 对象 elec 中的所有元素进行了处理。具体来说，该行代码使用了 applymap() 方法和一个 lambda 函数，将 DataFrame 中的所有元素都应用了一个字符串替换操作。

在 lambda 函数中，使用字符串的 replace() 方法将元素中的逗号替换为空格，即将所有的逗号都去掉。这样做的目的可能是为了将数据中的千分位符号去掉，以便更方便地进行数值计算和分析。

总之，该行代码的目的是将 DataFrame 对象 elec 中所有元素中的逗号替换为空格，以便更方便地进行数值计算和分析。

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for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))

这段代码的作用是将DataFrame中的整型数据转化为浮点型数据。具体实现如下：

1. `data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"]` 会先获取DataFrame中所有数据类型为int64的列；
2. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]` 会获取第i列数据类型为int64的数据；
3. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))` 会将第i列数据类型为int64的数据中的每个元素都转化为浮点型数据。这里使用了apply()方法，apply()会对Series中的每个元素都执行指定的操作，lambda x: float(x)表示将每个元素都转化为浮点型数据；
4. 最后将转化后的浮点型数据赋值回原始DataFrame中。

需要注意的是，这段代码中的循环实际上是对DataFrame中的每一列都执行了一遍相同的操作，因此可以使用applymap()方法来简化代码，如下所示：

data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].applymap(float)

这样就可以将DataFrame中所有数据类型为int64的数据都转化为浮点型数据了。

is_numeric = data.iloc[15].applymap(lambda x: not bool(pattern.search(str(x)))).all().all()AttributeError: 'Series' object has no attribute 'applymap'怎么修改

您可以尝试使用 `apply` 方法替换 `applymap` 方法，因为 `applymap` 方法只适用于 DataFrame 对象，而不适用于 Series 对象。因此，您可以将 `applymap` 方法替换为 `apply` 方法，如下所示：

is_numeric = data.iloc[15].apply(lambda x: not bool(pattern.search(str(x)))).all()

这样，您就可以应用 lambda 函数到 Series 对象中的每个元素，并返回一个包含所有结果的布尔值。