df = pd.DataFrame({'file':glob.glob('custom/*/*.mp4')}) df ['cls'] = df.file.apply(lambda x:int(x.split('/')[-2].split('_')[1]))

这段代码创建了一个 Pandas DataFrame 对象 df，其中包含了一个名为 file 的列，该列使用 glob 函数遍历 "custom/*/*.mp4" 所匹配的所有文件路径，然后将其存储到 DataFrame 对象的 file 列中。另外，代码还添加了一个名为 cls 的列，该列使用 apply 方法对 file 列中的每个文件路径进行处理，首先使用 split 函数将其拆分成多个子字符串，然后取出文件路径中倒数第二个子字符串，并使用 split 函数将其拆分成多个子字符串，最后取出该子字符串的第二个元素，并将其转换为整数类型。这样就可以从文件路径中提取出类别信息，并将其存储到 DataFrame 对象的 cls 列中。

相关问题

df = pd.DataFrame

df = pd.DataFrame是Pandas库中的一个函数，用于创建一个数据框（DataFrame）。数据框是一种二维的数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理结构化数据。

在创建DataFrame时，可以传入不同类型的数据，如列表、字典、数组等。DataFrame由行和列组成，每一列可以有不同的数据类型。以下是创建DataFrame的一些常见方式：

1. 从列表创建DataFrame：

   import pandas as pd
   data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

2. 从字典创建DataFrame：

   import pandas as pd
   data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
   df = pd.DataFrame(data)

3. 从数组创建DataFrame：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   data = np.array([['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]])
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

DataFrame提供了许多功能强大的方法和属性，可以对数据进行筛选、排序、分组、计算等操作。它是数据分析和数据处理中常用的工具之一。

解释df = pd.DataFrame(data)

`df = pd.DataFrame(data)` 是使用pandas库创建DataFrame的基本语法。在这个命令中：

1. `pd` 是pandas库的别名，它是Python数据分析库，用于操作大量表格数据。

2. `DataFrame()` 是pandas库中的一个核心函数，用来创建一个新的DataFrame对象。`data` 参数是可选的，可以是多种类型的数据，如列表、字典、NumPy数组或其他DataFrame，用于填充新创建的数据框的初始数据。

如果你不传递`data`参数，那么默认情况下会创建一个空的数据框，就像下面这样[^1]:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
print(df) 
# 输出：
#   []
# []

如果`data`是一个字典，例如`{'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}`，则创建的数据帧会有对应的列名和行索引[^2]：

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 输出：
#    A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6