df['a'] = df['a'].apply(lambda x:x-1 if x==1 else x)

这是一个 pandas DataFrame 中对列 'a' 进行操作的语句。它使用了 DataFrame 的 apply 方法，将一个 lambda 函数应用到 'a' 这一列的每个元素上。这个 lambda 函数的作用是，如果元素的值是1，就将其减1，否则不做修改。最后，将修改后的 'a' 列重新赋值给原 DataFrame 中的 'a' 列。

相关问题

fdf = df[df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(kw if kw!=None else '').any(), axis=1)]是什么意思

这段代码的作用是从DataFrame对象df中选取符合条件的行，条件为该行中至少有一个元素包含字符串kw。其中，kw是一个可选的参数，当kw为None时，表示选取df中所有行中至少有一个元素为字符串类型的行。

具体地，代码中的`df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(kw if kw!=None else '').any(), axis=1)`使用了apply方法对df的每一行进行操作。其中，lambda函数对每一行的元素进行类型转换为字符串类型，并判断该行中是否有元素包含字符串kw或为空字符串，最后返回一个布尔值。最后，通过df[...]的方式选取符合条件的行，即返回一个新的DataFrame对象fdf。

# Labelling the locations with less than or equal to 10 occurences to 'other' locations_less_than_10 = location_stats[location_stats<=10] df1.location = df1.location.apply(lambda x: 'other' if x in locations_less_than_10 else x) len(df1.location.unique())

这段代码的作用是将数据框`df1`中出现次数小于等于10次的地区（即上一个问题中统计出的地区）标记为“其他”（即替换为字符串“other”）。这样可以减少地区的数量，避免地区过于分散，对模型的训练效果造成不良影响。

具体来说，`locations_less_than_10`记录了出现次数小于等于10次的地区，`df1.location.apply(lambda x: 'other' if x in locations_less_than_10 else x)`则是将`df1`数据框中的每个地区进行处理，如果这个地区出现次数小于等于10，则将其替换为“other”，否则保持原来的值不变。最后，`len(df1.location.unique())`输出处理后，不同地区的总数量。