df1=df_filtered[~df_filtered['店铺类别'].str.contains('地名地址')]

这行代码是在对一个名为`df_filtered`的DataFrame进行操作，其中`~`表示取反操作。这行代码的作用是从`df_filtered`中筛选出`店铺类别`列中不包含字符串`地名地址`的行，并将结果赋值给`df1`。换句话说，`df1`中包含了`df_filtered`中`店铺类别`列中不包含字符串`地名地址`的所有行。

相关问题

risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()转换为pyecharts

以下是将以上代码转换为 Pyecharts 的代码：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap

# 假设 risk_factor_df 是已经读入的 DataFrame 对象
risk_factor_df.fillna(0, inplace=True)

# 将 DataFrame 转换为字符串，并去除两端的空格
risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()

# 将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0
risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0")
risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0")

# 将字符串转换为 DataFrame
risk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1))

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = risk_factor_df2.corr()

# 将矩阵转换为列表
corr_matrix_list = corr_matrix.values.tolist()

# 绘制热力图
heatmap = HeatMap()
heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns))
heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list)
heatmap.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap"),
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=corr_matrix.min().min(), max_=corr_matrix.max().max())
)
heatmap.render("correlation_heatmap.html")

这里使用了 Pyecharts 的 `HeatMap` 组件来绘制相关性热力图。首先需要将 DataFrame 转换为字符串，并去除两端的空格，然后将字符串转换为 DataFrame，计算相关系数矩阵并将其转换为列表。在绘制热力图时，需要将列名作为 X 轴，行名作为 Y 轴，将相关系数列表作为值。同时，还需要设置热力图的标题和视觉映射范围等参数。最后将图表保存为 HTML 文件。

null_col_df1 = func_df_null_col(df,head=39) null_col_df1

这行代码的意思是调用一个名为 `func_df_null_col` 的函数，该函数的作用是返回一个 DataFrame，其中包含原始 DataFrame `df` 中所有缺失值列（列中至少有一个缺失值）的列名和对应的缺失值数量。 `head=39` 表示只返回前 39 行结果。返回的 DataFrame 赋值给了变量 `null_col_df1`。