逐行解释这段代码ori_data.loc[:, 'id'] = ori_data.loc[:, 'patient_id'].apply(lambda x: x[:7]) index = set(ori_data['id']) column = list(ori_data.columns) del column[0] del column[-1] average = pd.DataFrame(index=index, columns=column) for k in column: result = ori_data.groupby('id')[k].mean() average.loc[:, k] = result

这段代码的作用是对Pandas数据框进行操作，具体解释如下：

第一行：将“id”列设为“patient_id”列的前七个字符。这里使用了Pandas的apply和lambda函数，apply函数会对每一行数据进行操作，lambda函数则是一个匿名函数，用于返回每个“patient_id”的前七个字符。

第二行：创建一个名为index的集合，其中保存了“id”列的所有唯一值。这里使用了set函数，它会将列表或数组转换为集合，集合具有唯一性，即相同的元素只会出现一次。

第三行：创建一个名为column的列表，其中保存了数据框所有列的名称。然后删除列表的第一个和最后一个元素，即“id”和“death”列。这里使用了del语句，它可以删除列表中指定位置的元素。

第四行：创建一个名为average的数据框，其中行是“id”列的唯一值，列是除“id”和“death”列以外的所有列名称。这里使用了Pandas的DataFrame函数来创建一个空数据框。

第五行：对于每一个列名称k，计算该列在每个“id”组中的平均值，并将结果存储在名为result的数据框中。这里使用了Pandas的groupby函数，它会将数据框按照指定的列进行分组，并对每个组进行操作。在这里，我们将数据框按照“id”列进行分组，并计算每个组中k列的平均值。

第六行：将result中的平均值赋值给average数据框的第k列。这里使用了Pandas的loc函数，它可以按照行和列的标签来选择数据框中的元素。在这里，我们将average数据框的第k列，赋值为result数据框的所有行的平均值。最终，average数据框将包含每个“id”组中除“id”和“death”列以外的所有列的平均值。