pd.DataFrame.from_dict( level_cards,orient='index').values.T,columns=list(level_cards.keys()) )

这段代码是将一个字典对象 level_cards 转换为 Pandas 数据框对象，并将数据框的列名设置为字典的键名。其中参数 orient='index' 表示字典的键名将被用作数据框的行索引，而字典的值将被转换为数据框的列。而 .values.T 则是对数据框进行转置操作，使得数据框的行和列交换位置。最后，通过 columns 参数将数据框的列名设置为字典的键名。

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count_df=pd.DataFrame.from_dict(count_dict,orient='index',columns=['电影数量'])

这行代码是将一个字典 count_dict 转换为一个 pandas.DataFrame 对象 count_df。其中，字典的键作为行索引，'电影数量' 作为列名，字典的值作为对应的单元格的值。orient='index' 表示将字典的键转换为行索引。最后，将该 DataFrame 对象赋值给变量 count_df。

final_valid_predictions = pd.DataFrame.from_dict(final_valid_predictions, orient="index").reset_index() final_valid_predictions.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] final_valid_predictions.to_csv(r"oof.csv", index=False) test_dict = {} test_dict.update(dict(zip(test.Id.values.tolist(), test_preds))) submission = pd.DataFrame.from_dict(test_dict, orient="index").reset_index() submission.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] submission.to_csv(r"submission.csv", index=False) submission

这段代码将验证集和测试集的预测结果保存到csv文件中。首先，将final_valid_predictions转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，然后将其保存为名为'oof.csv'的文件。接着，将test_dict转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，最后将其保存为名为'submission.csv'的文件。submission是保存了测试集预测结果的DataFrame。你可以将submission输出来查看结果。