详细解释一下你生成的代码

好的，以下是我生成的代码的详细解释：

# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母
def get_first_letter(x):
    return x[0]

# 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列
df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_first_letter)

# 按第一个字母和行业代码分组，计算每个行业的平均LSR值
industry_lsr = df.groupby(['industry', '行业代码'])['LSR'].mean()

# 计算总LSR值
total_lsr = industry_lsr.sum()

# 计算每个行业平均LSR占总LSR的比例
industry_pcts = industry_lsr.groupby('industry').apply(lambda x: x.sum() / total_lsr)

# 设置 figure 的大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

# 绘制饼图
plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('各行业平均LSR占比')

# 显示图表
plt.show()

首先，代码定义了一个函数`get_first_letter()`，它的作用是提取行业代码的第一个字母。然后将该函数应用于原始数据集中的行业代码列，并将结果添加到一个名为`industry`的新列中。这样，我们就可以按照第一个字母和行业代码对数据进行分组。

接下来，代码使用`groupby()`方法按照第一个字母和行业代码对数据进行分组，然后计算每个行业的平均LSR值。这是通过在分组后的数据上调用`mean()`方法来实现的。这将生成一个包含每个行业代码和第一个字母的多级索引，以及每个行业的平均LSR值。

然后，代码计算了总LSR值，这是通过对分组后的数据调用`sum()`方法来实现的。我们需要这个值来计算每个行业平均LSR占总LSR的比例。

接下来，代码使用`groupby()`方法按照第一个字母对平均LSR值进行分组，然后应用一个lambda函数来计算每个行业平均LSR占总LSR的比例。这是通过对每个行业的平均LSR值除以总LSR值并乘以100来实现的。

最后，代码使用matplotlib库绘制了一个饼图，其中每个扇形的大小表示每个行业平均LSR占总LSR值的比例。每个扇形的标签是第一个字母，表示该扇形中所有行业的平均LSR占比。最后，代码将图表显示在屏幕上。