na_index_1 = na_userid[na_userid['uniqueVisitorId'].isnull()].index.tolist() na_uniqueVisitorId = na_userid.iloc[na_index_1] nona_uniqueVisitorId = na_userid.drop(index=na_index_1) # 替换userid na_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['ip'] nona_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['uniqueVisitor'] # 将数据重新整合 con_data = pd.concat([nona_userid, na_uniqueVisitorId, nona_uniqueVisitorId], axis=0) con_data['userid'] = con_data['userid'].apply(lambda x: str(x)) con_data['reallID'] = con_data['userid'].rank() print(con_data) total_user = len(con_data['reallID'].drop_duplicates()) print('用户的总数:', total_user) # 数据清洗 # 寻找reallID.sessionid的全部组合 reallid_sessionid = con_data[['reallID', 'sessionid']].drop_duplicates() # 对reallID进行统计 reallid_count = pd.DataFrame(reallid_sessionid.groupby('reallID')['reallID'].count()) print(reallid_count) reallid_count.columns = ['count'] print(reallid_count) reallid_count['reallID'] = reallid_count.index.tolist() print(reallid_count)请请解释每行代码

好的，我来逐行解释这段代码：

1. `na_index_1 = na_userid[na_userid['uniqueVisitorId'].isnull()].index.tolist()`

该行代码的作用是找到数据集 `na_userid` 中 `uniqueVisitorId` 为空的行的索引，并将这些索引保存在列表 `na_index_1` 中。

2. `na_uniqueVisitorId = na_userid.iloc[na_index_1]`

该行代码的作用是将 `na_userid` 中 `uniqueVisitorId` 为空的行提取出来，存储在 `na_uniqueVisitorId` 中。

3. `nona_uniqueVisitorId = na_userid.drop(index=na_index_1)`

该行代码的作用是将 `na_userid` 中 `uniqueVisitorId` 不为空的行提取出来，存储在 `nona_uniqueVisitorId` 中。

4. `na_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['ip']`

该行代码的作用是将 `na_uniqueVisitorId` 中的 `userid` 列替换为该行中的 `ip` 值。

5. `nona_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['uniqueVisitor']`

该行代码的作用是将 `nona_uniqueVisitorId` 中的 `userid` 列替换为 `na_uniqueVisitorId` 中的 `uniqueVisitor` 值。

6. `con_data = pd.concat([nona_userid, na_uniqueVisitorId, nona_uniqueVisitorId], axis=0)`

该行代码的作用是将 `nona_userid`、`na_uniqueVisitorId` 和 `nona_uniqueVisitorId` 三个数据集按行合并成一个新的数据集 `con_data`。

7. `con_data['userid'] = con_data['userid'].apply(lambda x: str(x))`

该行代码的作用是将 `con_data` 中的 `userid` 列中的所有值转换为字符串类型。

8. `con_data['reallID'] = con_data['userid'].rank()`

该行代码的作用是为每个用户生成一个新的 `reallID` 列，表示其在 `con_data` 中的排名。

9. `total_user = len(con_data['reallID'].drop_duplicates())`

该行代码的作用是计算 `con_data` 中不同的 `reallID` 值的数量，即用户的总数。

10. `reallid_sessionid = con_data[['reallID', 'sessionid']].drop_duplicates()`

该行代码的作用是找到 `con_data` 中所有不同的 `reallID` 和 `sessionid` 组合。

11. `reallid_count = pd.DataFrame(reallid_sessionid.groupby('reallID')['reallID'].count())`

该行代码的作用是统计每个 `reallID` 出现的次数，并将结果存储在一个新的数据框 `reallid_count` 中。

12. `reallid_count.columns = ['count']`

该行代码的作用是将 `reallid_count` 中的列名 `reallID` 改为 `count`。

13. `reallid_count['reallID'] = reallid_count.index.tolist()`

该行代码的作用是将 `reallid_count` 中的索引 `reallID` 作为新的一列添加到 `reallid_count` 中。