data = pd.DataFrame({"电影":self.movies,"评分":rating,"导演":cast,"主演":cast}) data['电影'] = data['电影'].apply(lambda x: x.text) data['评分'] = data['评分'].apply(lambda x: x.text) data['导演'] = data['导演'].apply(lambda x: x.text.split('\n')[0][3:].split('/')) data['主演'] = data['主演'].apply(lambda x: x.text.split('\n')[1][3:].split('/'))

这段代码是使用 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象，并对其中的某些列进行了一些数据清洗操作。具体来说：

- 第一行代码创建了一个 DataFrame 对象，其中包含了四列数据，分别为电影名称、评分、导演和主演。这些数据可能来自某个网站或者其他来源。
- 第二行代码对“电影”这一列进行了数据清洗操作，使用 apply() 方法和一个 lambda 函数将每一行数据中的 HTML 标签（如 <a> 和 </a>）去掉，只保留文本内容。
- 第三行代码对“评分”这一列进行了类似的操作，使用 apply() 方法和一个 lambda 函数将每一行数据中的 HTML 标签去掉，只保留评分数值。
- 第四行和第五行分别对“导演”和“主演”这两列进行了类似的操作，使用 apply() 方法和一个 lambda 函数将每一行数据中的 HTML 标签去掉，并将导演和主演的姓名提取出来，存储为一个列表。这里使用了一些字符串操作，如 split() 方法和列表切片。

总之，这段代码的作用是将一些混乱的数据整理成为一个比较规范的 DataFrame 对象，方便后续处理和分析。