def sample(data,typesample): return data[data['type']==typesample].sample(frac=0.8) types = df['type'].unique() samples = [sample(df,typesample) for typesample in types] samples = pd.concat(samples,axis=0) #print(samples) samples.to_csv("type_gs.csv",index=False) dataset = pd.read_csv('type_gs.csv') #将房型放置第一列 cols = list(dataset) print(cols) cols.insert(0, cols.pop(cols.index('type'))) print(cols) data = dataset.loc[:, cols] data.to_csv('type_gs.csv', index=False)是什么意思

这段代码的作用如下：

首先，定义了一个名为`sample`的函数，用于从数据集中按指定类型随机抽取80%的数据。

然后，获取数据集中所有不同的类型，然后分别对每种类型调用`sample`函数，将抽样后的数据保存在`samples`列表中。

接着，将`samples`列表中的所有数据按行合并，得到一个新的数据集，并将其保存为CSV文件`type_gs.csv`。

读取`type_gs.csv`文件，并将“房型”列移动到第一列。

最后，将新的数据集保存为CSV文件`type_gs.csv`，并覆盖原文件。

整个代码的作用是将原始数据集按照不同的类型进行划分，并对每种类型进行随机抽样，最终得到一个新的数据集，其中每种类型的数据比例大致为原数据集中该类型数据的80%。