请解释如下的python语句：#对发票进行汇总统计 temp1=data['信誉评级'] temp2=data['是否违约'] temp1.index=range(1,124) temp2.index=range(1,124) checks=pd.concat([temp1,temp2,checks],axis=1) checks['收入']=checks['销项有效价税']-checks['进项有效价税'] temp1=[] temp2=[] temp3=[] temp4=[] temp5=[] last1=last2=0 a=b=0 for i in range(len(checks)): next1=last1+checks.iloc[i,2] next2=last2+checks.iloc[i,10] temp3=data2.iloc[last1:next1,3].value_counts() temp4=data3.iloc[last2:next2,3].value_counts() if(len(temp3)<=3): temp1.append(1) temp2.append(1) temp5.append(1) else: a=sum(temp3[:3])/sum(temp3) b=sum(temp4[:3])/sum(temp4) temp1.append(a) temp2.append(b) temp5.append(np.sqrt((a*a+b*b)/2)) last1=next1 last2=next2 checks['进稳定度指标']=temp1 checks['销稳定度指标']=temp2 checks['供求稳定度指标']=temp5 temp1=[] temp2=[] for i in range(len(checks)): sum1=sum2=sum3=0 sum1=checks.iloc[i,2]+checks.iloc[i,10] sum2=checks.iloc[i,4]+checks.iloc[i,12] sum3=checks.iloc[i,5]+checks.iloc[i,13] temp1.append(sum2/sum1) temp2.append(sum3/sum1) checks['作废发票率']=temp1 checks['负数发票率']=temp2

这段代码是对“发票”数据进行汇总统计的过程。首先，从数据中提取了两列数据"信誉评级"和"是否违约"存储在temp1和temp2中，并通过设置index将其索引改为从1到123。

然后，使用pd.concat函数将temp1、temp2和checks按列方向进行合并，得到一个新的DataFrame对象checks。接着，通过计算"销项有效价税"减去"进项有效价税"的差值，将结果存储在新的一列"收入"中。

接下来，代码使用了一系列循环和条件判断来对数据进行进一步处理。首先，设置了一些临时变量和初始值。然后，通过遍历checks的每一行，计算累加值和频率统计。在每次循环中，根据条件判断得到temp3和temp4，然后计算a和b的值，并将结果分别存储在temp1、temp2和temp5中。最后，更新last1和last2的值，进行下一次循环。

最后一部分的代码是根据checks的每一行计算一些指标。通过计算不同列的和值，得到sum1、sum2和sum3。然后，根据sum1计算temp1和temp2的值，并将结果存储在checks的相应列中。

总之，这段代码是对发票数据进行汇总统计，计算了一些指标和频率统计，并将结果存储在checks的不同列中。