mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('https://www.tipdm.org/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('http://www.tipdm.org/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('https://tipdm.org/', '')) print(mode_data) # 删除关于主页的字段 mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('bdracem/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('bdrace/', '')) # 删除page_path特征为'/'的记录 mode_data = mode_data[mode_data['page_path'] != '/'] print(mode_data) # 提取网页字段 mode_data['page'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: re.findall('[a-z]+/', x)) mode_data['len'] = mode_data['page'].apply(lambda x: len(x)) mode_data = mode_data[mode_data['len'] != 0] print(mode_data) # 读取网页分类表 zd = pd.read_csv('./data/网页相关信息.csv', encoding='gbk') dict1 = dict(zip(zd['字段'], zd['分类'])) # 自定义分类函数 def rep(rawstr, dict_rep): for i in dict_rep: rawstr = rawstr.replace(i, dict_rep[i]) return rawstr请解释每行代码

这段代码主要是对一个数据集进行了一系列的处理和清洗，具体解释如下：

第一行代码：将数据集中的page_path字段中的"https://www.tipdm.org/"、"http://www.tipdm.org/"、"https://tipdm.org/"字符串替换为空字符串，即去掉了这些字符串。

第二行代码：同样将page_path字段中的"bdracem/"、"bdrace/"字符串替换为空字符串，即去掉了这些字符串。

第三行代码：删除了page_path字段为'/'的记录，即将这些记录从数据集中删除。

第四行代码：提取了page_path字段中的网页信息，将其存储到新的一列中，使用正则表达式'[a-z]+/'来匹配网页信息。

第五行代码：计算了网页信息的长度，并将长度为0的记录从数据集中删除。

第六行代码：读取了一个网页分类表，并将字段名和分类存储到一个字典中。

第七至九行代码：定义了一个自定义分类函数，用于将网页信息中的某些关键词替换成对应的分类名。在这个函数中，使用了一个for循环来遍历字典中的键值对，并使用字符串的replace方法来进行替换操作。