df['image'].map(lambda x: x.shape).value_counts()

这段代码是用来统计DataFrame中`image`列的形状并计数的。其中，`df`是一个DataFrame对象，`'image'`是该对象中的一列数据，每个元素表示一张图片。`map`方法会对每个元素应用一个函数，这里使用了一个lambda函数来获取每张图片的形状，即`(height, width, channels)`。`value_counts()`方法则会统计每种形状出现的次数并返回一个Series对象，其中每个索引表示一种形状，对应的值表示该形状出现的次数。

相关问题

df['image'].map(lambda x: x.shape).value_counts()如何在保留上述代码功能的基础上把image的dtype改为int32

可以使用以下代码同时实现修改数据类型和统计形状：

df['image'] = df['image'].map(lambda x: x.astype('int32'))
df['image'].map(lambda x: x.shape).value_counts()

首先，使用`astype()`方法将每张图片的数据类型转换为`int32`。然后，再使用`map()`方法来遍历每个元素并应用`shape`方法得到形状，最后使用`value_counts()`方法来统计形状出现的次数。这样就可以在保留原有功能的基础上修改数据类型了。

res=lines.map(lambda x:x.split(,).map(lambda x:x[0]))

这是一个Spark的代码片段，假设`lines`是一个RDD或DataFrame对象，它包含了一些逗号分隔的字符串。这段代码的作用是将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组，并取出每个字符串数组中的第一个元素，然后将这些第一个元素组成一个新的RDD或DataFrame对象`res`。

具体来说，`lines.map(lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0]))`中的`map`函数是一个转换操作，它会对`lines`中的每个元素应用指定的函数。在这个例子中，指定的函数是一个lambda表达式`lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0])`，它会将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组，并对数组中的每个元素应用另一个lambda表达式`lambda x:x[0]`，取出每个字符串的第一个字符。最后，`map`函数返回一个新的RDD或DataFrame对象`res`，其中包含了所有第一个字符组成的字符串数组。