解释这段R语言代码，并把它转化成python语言：df = rank %>% group_by(ym) %>% mutate(rank = ntile(bm,10)) %>% ungroup %>% mutate(ym=ifelse(ym%%100==12,ym+89,ym+1)) %>% inner_join(ret,c("Stkcd","ym"))

这段 R 语言代码的作用是对数据进行以下操作：

1. 按照 ym 分组；
2. 对每组数据进行 bm 分位数计算，得到 rank 列；
3. 解除数据分组；
4. 对 ym 列进行处理，当 ym 的个位数为 2 时加 89，否则加 1；
5. 使用 Stkcd 和 ym 两列进行内连接，将 rank 列添加到 ret 数据中。

下面是 Python 代码的转化：

import pandas as pd

# 假设数据存储在 dataframe rank 和 ret 中
df = pd.merge(rank, ret[['Stkcd', 'ym', 'ret']], on=['Stkcd', 'ym'], how='inner')
df = df.groupby('ym').apply(lambda x: x.assign(rank=pd.qcut(x['bm'], q=10, labels=False)+1)).reset_index(drop=True)
df['ym'] = df['ym'].apply(lambda x: x+89 if x%100==12 else x+1)
df = df[['Stkcd', 'ym', 'rank', 'ret']].dropna()

解析：

1. 使用 `pd.merge()` 方法进行内连接，将 rank 和 ret 数据合并；
2. 使用 `groupby()` 方法按 ym 分组；
3. 使用 `apply()` 方法对每组数据进行分位数计算，`pd.qcut()` 方法中的参数 `q=10` 表示将数据分为 10 个等份，`labels=False` 表示使用数字标签代替分位数标签；
4. 使用 `reset_index()` 方法解除数据分组，通过 `drop=True` 参数删除多余的索引列，使用 `assign()` 方法添加新列；
5. 对 ym 列进行处理，当 ym 的个位数为 2 时加 89，否则加 1；
6. 使用 `[['Stkcd', 'ym', 'rank', 'ret']]` 选择需要的列；
7. 使用 `dropna()` 方法剔除包含缺失值的行。