data = pd.concat([data, data['房屋户型'].str.extract(pat='(?P<室>\d+)室(?P<厅>\d+)厅(?P<厨>\d+)厨(?P<卫>\d+)卫')])

这段代码的作用是将“房屋户型”这一列数据按照一定的规则提取出来，并将它们添加到原数据集中作为新的列。具体来说，代码中用了 Pandas 库中的 concat() 方法将原数据集和使用 str.extract() 方法提取出来的“室”、“厅”、“厨”、“卫”这四列数据进行合并。提取规则中的正则表达式中，使用了 (?P<室>\d+)、(?P<厅>\d+)、(?P<厨>\d+)、(?P<卫>\d+) 四个组来匹配数字，并将这四列数据分别命名为“室”、“厅”、“厨”、“卫”，方便后续处理和分析。注意，这段代码执行时会改变原数据集，如果需要保留原数据集，建议先进行备份。

相关问题

data = pd.concat([data1, df], axis=1)

这段代码使用了 pandas 库的 concat() 函数将两个 DataFrame 对象 `data1` 和 `df` 沿列方向进行连接，并将结果赋值给了 `data` 变量。

具体解释如下：

1. `pd` 是 pandas 库的别名，通过 `import pandas as pd` 导入。

2. `concat()` 函数用于沿指定轴将对象连接在一起。在这里，我们使用它将 `data1` 和 `df` 两个 DataFrame 沿列方向进行连接。

3. `data1` 是一个已经存在的 DataFrame 对象。

4. `df` 是另一个 DataFrame 对象。

5. `axis=1` 参数指定按列连接数据。这意味着我们将在水平方向上将两个 DataFrame 的列进行连接。

最终的结果是，`data` DataFrame 将包含 `data1` 和 `df` 两个 DataFrame 的列。请确保两个 DataFrame 的行数相同，否则可能会引起数据对齐问题。

all_etf_data = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

all_etf_data 是一个数据帧，它由多个数据帧组成，这些数据帧来自 df_list 列表。pd.concat() 函数用于将多个数据帧合并成一个数据帧。ignore_index 参数用于忽略原来每个数据帧的索引，并在合并后使用一个新的索引。

例如：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2']},
                   index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
                    'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
                    'C': ['C3', 'C4', 'C5']},
                   index=[3, 4, 5])
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A6', 'A7', 'A8'],
                    'B': ['B6', 'B7', 'B8'],
                    'C': ['C6', 'C7', 'C8']},
                   index=[6, 7, 8])

df_list = [df1, df2, df3]
all_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
print(all_df)

输出结果：

    A   B   C
0  A0  B0  C0
1  A1  B1  C1
2  A2  B2  C2
3  A3  B3  C3
4  A4  B4  C4
5  A5  B5  C5
6  A6  B6  C6
7  A7  B7  C7
8  A8  B8  C8

这样就将三个数据帧合并成了一个数据帧，并且使用了新的索引。