# Labelling the dates into Not Ready dates = df1.groupby('availability')['availability'].agg('count').sort_values(ascending=False) dates_not_ready = dates[dates<10000] df1.availability = df1.availability.apply(lambda x: 'Not Ready' if x in dates_not_ready else x) len(df1.availability.unique())

这段代码的作用是将数据框`df1`中出现次数较少的日期标记为“未准备好”（即替换为字符串“Not Ready”）。这样可以将数据中的日期进行归并，避免日期过于分散，对模型的训练效果造成不良影响。

具体来说，`dates`统计了数据框`df1`中不同日期出现的次数，`dates_not_ready`则是选取出现次数较少的日期，这里的阈值是10000。`df1.availability.apply(lambda x: 'Not Ready' if x in dates_not_ready else x)`则是将`df1`数据框中的每个日期进行处理，如果这个日期出现次数较少，则将其替换为“Not Ready”，否则保持原来的值不变。最后，`len(df1.availability.unique())`输出处理后，不同日期的总数量。