result = result.sort_values(by='folder', key=lambda x: x.str.extract('(\d+)', expand=False).astype(int), ascending=False)解释代码的意思

这段代码是对生成的`result` DataFrame按照`folder`列进行排序。具体来说，`sort_values()`函数的`by`参数指定了按照`folder`列进行排序。`key`参数指定了一个lambda函数，用于对`folder`列中的值进行处理，以便进行排序。这里使用了`str.extract()`函数从`folder`列中提取出数字，然后使用`astype(int)`函数将提取出来的字符串转换为整数类型。这样可以保证数字的排序是按照数值大小进行的，而不是字符串的字典序。`ascending=False`表示按照降序排列。最后，使用`sort_values()`函数对DataFrame进行排序，并将结果保存回`result` DataFrame中。

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import sys sys.path.append('../TOOLS') from CIKM_TOOLS import * data_folder = '../../data/' cnn = pd.read_csv(data_folder + 'result_cnn.csv') nn = pd.read_csv(data_folder + 'result_nn.csv') gbdt = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdt.csv') result_full = 0.8*cnn+ 0.1*gbdt + 0.1*nn nnpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_nnpatch.csv') gbdtpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdtpatch.csv') result_patch = 0.8*nnpatch + 0.2*gbdtpatch result = pd.concat([result_full,result_patch]) result = result.sort_values(by = 'PIC_IND' , ascending = [1]) submit0 = pd.DataFrame({'PIC_IND':np.arange(1,2001)}) submit0 = pd.merge(submit0,result, how = 'left' , on = 'PIC_IND') submit0 = submit0.fillna(method = 'ffill') submit0 = submit0.sort_values(by = ['PIC_IND'],ascending = [1]) submit0['value'].to_csv(data_folder + 'submit.csv', header = False , index = False) #submit0['value'].to_csv('../submit_official/' + 'submit.csv', header = False , index = False) print(submit0.mean())

这段代码的作用是读取多个CSV文件（包括"cnn.csv"、 "nn.csv"、 "gbdt.csv"、 "nnpatch.csv"和"gbdtpatch.csv"），将它们的内容组合成一个新的数据框架"result_full"和"result_patch"，并将它们合并成一个名为"result"的数据框架。然后，对"result"进行排序处理，并根据"result"的内容生成一个名为"submit0"的新的数据框架。最后，将"submit0"的"value"列导出为CSV文件，并打印出"submit0"的平均值。

import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) #计算品种的平均值和标准差 #folder=df['folder'].str.split('').str[0] #mean=group_data.mean() #std=group_data.std() #print('mean:',round(mean,3)) #print('std:',round(std,3)) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) #df = result.reset_index(inplace=True) # 将索引列转换为普通列result.reset_index(inplace=True) #result.columns = [''.join(col).strip() for col in result.columns.values] result.columns = result.columns.map(lambda x: f'{x[0]}_{x[1]}') result.index.name='folder' result.reset_index(inplace=True) #result = result.sort_values(by='folder') #result = result.sort_index() result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_width_std', 'max_depth_mean', 'max_depth_std']] result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False) print('结果已保存到{}',format(result_path))如何根据在最后生成的csv文件中按照第一列folder字母后的数字进行排序生成csv文件

可以使用pandas中的sort_values()函数进行排序。例如，按照folder字母后的数字进行降序排序，可以使用以下代码：

result = result.sort_values(by='folder', key=lambda x: x.str.extract('(\d+)', expand=False).astype(int), ascending=False)

这里的`key`参数指定了一个lambda函数，将folder列中的数字提取出来并转换为整数，然后按照这个整数进行排序。`ascending=False`表示按照降序排列。