brandp = {} for i in cdf.index: brandp[i] = [] for i in range(len(df)): brand = df.at[i, "品牌"] price = df.at[i, "价格"] brandp[brand].append(price) for i in cdf.index: brandp[i] = round(mean(brandp[i]), 2) cpdf = pd.DataFrame(brandp, ["均价"])解释代码意思，并给出每个函数的功能

这段代码的功能是计算一个数据集中各个品牌的平均价格，并将结果以表格形式输出。

- 第一行定义了一个空字典 brandp，用于存储每个品牌的价格列表。
- 第二行使用了一个循环，将数据集中每个品牌对应的价格加入 brandp 中的对应列表，形成品牌价格字典。
- 第三行使用了另外一个循环，对于每个品牌的价格列表，计算均值并保留两位小数。
- 最后一行利用均值字典和列名 "均价"，生成一个新的数据表格 cpdf。

每个函数的功能如下：

- round() 函数：将数值四舍五入至指定小数位数。
- mean() 函数：计算一个数值列表的平均值。
- pd.DataFrame() 函数：将数据以指定索引和列名生成一个新的 Pandas 数据框架对象。