print('Reading Installments') inst = pd.read_csv(file_path + 'installments_payments.csv') nb_prevs = inst[['SK_ID_CURR', 'SK_ID_PREV']].groupby('SK_ID_CURR').count() inst['SK_ID_PREV'] = inst['SK_ID_CURR'].map(nb_prevs['SK_ID_PREV'])解释一下这个代码

这段代码的主要目的是读取一个名为 `installments_payments.csv` 的 CSV 文件，并对其进行预处理，以便于后续的数据分析和建模。

具体来说，代码执行了以下几个步骤：

- `pd.read_csv(file_path + 'installments_payments.csv')`：这是 Pandas 库中的一个函数，用于读取 CSV 文件。它需要一个文件路径作为参数，并返回一个 DataFrame 对象，其中包含从 CSV 文件中读取的所有数据。在这里，文件路径是 `file_path + 'installments_payments.csv'`，其中 `file_path` 是一个包含数据文件的文件夹路径。
- `inst[['SK_ID_CURR', 'SK_ID_PREV']].groupby('SK_ID_CURR').count()`：这是 Pandas 中的一个数据透视表操作，用于计算每个用户的贷款次数。具体来说，它选择了 `inst` DataFrame 中的两列数据（`SK_ID_CURR` 和 `SK_ID_PREV`），并将它们按照 `SK_ID_CURR` 进行分组。然后，它计算每个组的行数，并返回一个包含每个用户贷款次数的 DataFrame 对象。
- `inst['SK_ID_PREV'] = inst['SK_ID_CURR'].map(nb_prevs['SK_ID_PREV'])`：这是一个将每个用户的贷款次数映射到 `inst` DataFrame 的操作。具体来说，它使用了 `map` 函数，将 `nb_prevs` DataFrame 中的每个用户贷款次数映射到 `inst` DataFrame 中的每一行。这样，`inst` DataFrame 中的每个行都会包含一个额外的列 `SK_ID_PREV`，其中包含了该用户的贷款次数。

总的来说，这段代码的主要目的是将 `installments_payments.csv` 文件中的数据进行预处理，以便于后续的分析和建模。它计算了每个用户的贷款次数，并将其添加到 `inst` DataFrame 中的每一行。这些数据可以用于构建模型，以预测用户未来的贷款行为。