pandas库中data["籍贯"]=data["籍贯"].apply(lambda x: x[:2]) data["籍贯"]=data["籍贯"].astype("category") print(data.籍贯.cat.categories)的意思

这是一段 pandas 库的代码，它的作用是将 DataFrame 数据 `data` 中名为“籍贯”的列的值进行处理，并将其转换为分类数据类型。

具体来说，代码的第一行 `data["籍贯"]=data["籍贯"].apply(lambda x: x[:2])` 使用 apply 方法和 lambda 表达式将“籍贯”列中的每个字符串都截取前两个字符。这可以用来简单地处理数据，使其更易于分析。

接下来的一行代码 `data["籍贯"]=data["籍贯"].astype("category")` 将“籍贯”列的数据类型转换为分类数据类型。这样可以更好地利用 pandas 库中分类数据类型的一些优势，比如更高效的内存使用和更好的可读性。

最后一行代码 `print(data.籍贯.cat.categories)` 输出了“籍贯”列的所有不同取值，这里使用了分类数据类型的 `cat` 属性来访问分类变量的所有类别。这样可以方便地查看数据中所有可能的籍贯类别，以及它们在数据中的出现次数。

相关问题

result = data[data.apply(lambda x: newstr in x.values, axis=1)]

这行代码用于筛选出数据中宿舍号等于输入的newstr的所有行。apply函数是pandas库中的一个函数，它可以将传入的函数应用于DataFrame的每一行或每一列，axis=1表示按行进行操作。lambda函数x.values返回的是DataFrame的一行数据，这里判断newstr是否在x.values中，如果是则返回True，否则返回False。最终返回的是一个Bool类型的Series，True表示该行符合条件，False表示不符合条件。将该Series传入data中，会筛选出所有符合条件的行组成的DataFrame。

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`。