data2 = data[data['Type'].apply(lambda x: str(x).strip() == str(Type).strip())]啥意思

这行代码是在 Pandas 中对 DataFrame 进行筛选的语句。其中 `data` 是指 DataFrame 数据，`Type` 是所传入的筛选条件。

`data['Type']` 表示选取 DataFrame 中名为 `Type` 的列，`apply()` 方法可以将 lambda 函数应用到该列的每个元素上。lambda 函数中 `str(x).strip() == str(Type).strip()` 表示将 `Type` 和 `x` 都先转化为字符串并去除两侧的空格后比较，如果相等则返回 True，否则返回 False。

最后，`data2 = data[data['Type'].apply(lambda x: str(x).strip() == str(Type).strip())]` 表示将 DataFrame 中符合条件的行选取出来，并赋值给 `data2`。

相关问题

data['PublishYear'] = pd.to_numeric(data['publishDate'].str[-4:], errors='coerce') data = data.drop('publishDate', axis=1) data['PublishYear'].fillna(round(data.PublishYear.mean()), inplace=True) data['Age'] = 2023 - data['PublishYear'] data.drop('PublishYear', axis=1, inplace=True) data['ratingsByStars'] = data['ratingsByStars'].str.strip('[]') data['ratingsByStars'] = data['ratingsByStars'].replace({'\'': ''}, regex=True) df_stars = data['ratingsByStars'].str.split(',', expand=True) df_stars.columns = ['5s_rate', '4s_rate', '3s_rate', '2s_rate', '1s_rate'] data = pd.concat([data, df_stars], axis=1) data = data.drop('ratingsByStars', axis=1) for ns_rate in ['4s_rate', '3s_rate', '2s_rate', '1s_rate']: data[ns_rate] = pd.to_numeric(data[ns_rate], errors='coerce').astype('Int64') data[ns_rate] = data[ns_rate].fillna(0) data = data.drop('5s_rate', axis=1) for ns_rate in ['4s_rate', '3s_rate', '2s_rate', '1s_rate']: data[ns_rate] = pd.to_numeric(data[ns_rate], errors='coerce').astype('Int64') data[ns_rate] = data.apply(lambda row: row[ns_rate] / row['numRatings'] if row['numRatings'] != 0 else 0, axis=1)

这段代码似乎是对某个数据集进行数据处理的代码，具体来说，它包括以下几个步骤：

1. 将 `publishDate` 列中的年份提取出来，并转换为数值类型，存储到 `PublishYear` 列中；
2. 删除原来的 `publishDate` 列；
3. 对 `ratingsByStars` 列中的字符串进行处理，去掉左右两边的方括号和单引号，并将其中的逗号分隔的数字转换为多个新的列；
4. 删除原来的 `ratingsByStars` 列；
5. 将新的多个列中的数据类型转换为整数，并将其中的缺失值填充为 0；
6. 删除新的多个列中的 `5s_rate` 列；
7. 对新的多个列中的每一列，将其除以 `numRatings` 列中的值，并将结果填充回该列中。

基于以上分析，可以猜测这段代码的目的是对某个书籍评分数据集进行处理，以便后续进行分析和建模。

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

以下是train和test函数的代码：

def train(X_train_tfidf, y_train):
    clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train)
    return clf

def test(clf, X_test):
    X_test_counts = count_vect.transform(X_test)
    X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts)
    y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)
    return y_pred

train函数使用MultinomialNB()方法来拟合特征矩阵和标签，返回训练后的分类器clf。

test函数使用训练好的分类器clf来预测X_test的标签，返回预测结果y_pred。在预测之前，需要使用之前定义的count_vect和tfidf_transformer对X_test进行向量化和tf-idf转换。