[self.map.values[:,9][0:10], self.map.values[:,10][0:10]]

这行代码是在获取 self.map 数据中第9列和第10列的前10行数据。

其中 `self.map.values` 是一个 pandas DataFrame 或 numpy array， `self.map.values[:,9]` 表示获取第9列的所有行数据，`self.map.values[:,10]` 表示获取第10列的所有行数据。`self.map.values[:,9][0:10]` 表示获取第9列的前10行数据，`self.map.values[:,10][0:10]` 表示获取第10列的前10行数据。这两列数据最终以列表的形式返回。

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解释这段代码 ######## 障碍物数据 ############## self.map = pd.read_excel('common/map.xlsx', sheet_name=None, header=None)['Sheet1'] self.obstacle_pos = np.array([[self.map.values[:,0][0:20], self.map.values[:,1][0:20]], ], dtype=object)

这段代码在初始化一个对象时，使用 pandas 库中的 `read_excel` 方法读取名为 `map.xlsx` 的 Excel 文件，并取出其第一个工作表 `Sheet1` 的所有数据作为障碍物数据。这些数据被存储在 `self.map` 变量中，其数据类型为 pandas 中的 DataFrame。然后，从 `self.map` 中取出前 20 行中第一列和第二列的数据，将它们组成一个形状为 (1, 2, 20) 的三维 numpy 数组。这个数组被存储在 `self.obstacle_pos` 变量中，其数据类型为 object。这个数组的每一个元素都是一个形状为 (2, 20) 的二维 numpy 数组，其中第一行表示障碍物的 x 坐标，第二行表示障碍物的 y 坐标。

data["Cabin"].fillna("NA", inplace=True) data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0]) data.pop("Ticket") Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_35060\2438968317.py", line 2, in <module> data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0]) File "D:\tmp\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 4237, in map new_values = self._map_values(arg, na_action=na_action) File "D:\tmp\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 880, in _map_values new_values = map_f(values, mapper) File "pandas\_libs\lib.pyx", line 2870, in pandas._libs.lib.map_infer File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_35060\2438968317.py", line 2, in <lambda> data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0]) TypeError: 'int' object is not subscriptable咋解决

你可以先检查一下 "Cabin" 列是否包含整数类型的数据，如果有的话，可以将其转换为字符串类型或者其他支持下标操作的类型，例如：

data["Cabin"] = data["Cabin"].astype(str).fillna("NA")
data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0])

这样就可以避免在 map 操作中出现整数类型的数据导致的错误了。