逐行翻译代码 def merge_cnts(): for i in range(101)[1:]: incsv = './result/cnt_{}/result_%03d.csv' %i tocsv = './result/merge/result_%03d.csv' %i print('processing ' + tocsv) df = pd.read_csv(incsv.format(4)) df['cnt'] = 4 df.to_csv(tocsv, index=False) for cnt in range(4): df = pd.read_csv(incsv.format(cnt)) df['cnt'] = cnt df.to_csv(tocsv, mode='a', index=False, header=False)

这段代码定义了一个名为“merge_cnts”的函数，用于将多个文件中的数据合并到一个文件中。具体来说，代码实现的过程如下：

1. 使用for循环遍历数字1到100，并对每个数字执行以下操作：
a. 使用字符串格式化函数将输入文件名和输出文件名格式化为字符串。
b. 使用pandas库的read_csv函数读取第4个文件的数据，并将读取的数据存储在名为“df”的变量中。
c. 将“df”数据框中的“cnt”列设置为4。
d. 使用pandas库的to_csv函数将“df”数据框中的数据写入到输出文件中，同时不包含行索引。

2. 对于每个数字i，使用for循环遍历数字0到3，并对每个数字执行以下操作：
a. 使用字符串格式化函数将输入文件名和输出文件名格式化为字符串。
b. 使用pandas库的read_csv函数读取第cnt个文件的数据，并将读取的数据存储在名为“df”的变量中。
c. 将“df”数据框中的“cnt”列设置为cnt。
d. 使用pandas库的to_csv函数将“df”数据框中的数据写入到输出文件中，同时追加到文件末尾，不包含行索引，且不写文件头。

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逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8)

这段代码定义了一个名为 "roc_234" 的函数，其中包含了另一个名为 "cut_roc" 的函数。函数的作用是生成 ROC 曲线图。

具体解释如下：

def roc_234():
    def cut_roc(df_merge, save_png): # 定义了一个内部函数 cut_roc，用于生成 ROC 曲线图
        print('processing ' + save_png)
        # 初始化 tprs 和 aucs
        tprs = []
        aucs = []
        
        def convert(label): # 定义了一个内部函数 convert，用于将 label 数组中的 0 和 2 转换为 1
            for i in range(len(label)):
                if label[i] == 0:
                    label[i] = 1
                if label[i] == 2:
                    label[i] = 1
            return label
        
        mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) # 在 [0, 1] 区间内等间隔生成 100 个数，作为 mean_fpr 的值
        
        for i in range(5):
            # load the data
            df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] # 从 df_merge 中选择 cnt 列值等于 i 的行
            label = convert(df.label.values) # 调用 convert 函数将 0 和 2 转换为 1
            predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 计算预测概率

            fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # 计算 ROC 曲线上的点

            tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) # 对 tpr 进行插值
            tprs[-1][0] = 0.0 # 将 tprs 中每个列表的第一个元素设为 0
            roc_auc = auc(fpr, tpr) # 计算 ROC 曲线下面积
            aucs.append(roc_auc) # 将 roc_auc 添加到 aucs 列表中

            plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, # 绘制 ROC 曲线
                     label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc))

            plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', # 绘制默认曲线
                label='Luck', alpha=.8)

注意：这段代码并没有调用函数，只是定义了函数和内部函数。要想执行这段代码，需要在代码后面添加调用语句。

if cell.merge_cells: AttributeError: 'Cell' object has no attribute 'merge_cells'

这个错误是因为你尝试在一个没有 `merge_cells` 属性的 `Cell` 对象上调用该属性。请确保你使用的是正确的对象，并且该对象具有 `merge_cells` 属性。你可以检查一下你的代码，确认你正在操作正确的对象，并且该对象是否具有 `merge_cells` 属性。如果不确定，可以提供更多的代码或上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。