data_qumin = data_dup.astype("str").apply(lambda x: re.sub("x","",x))解释以上代码

这段代码的作用是将 `data_dup` 数据框中的所有元素转换为字符串类型，并对于每个元素执行正则表达式替换操作，将其中的所有小写字母 "x" 替换为空字符串，最后返回一个新的数据框 `data_qumin`。

具体地，`astype("str")` 将数据框中的所有元素转换为字符串类型，`lambda x: re.sub("x","",x)` 是一个匿名函数，参数 `x` 表示数据框中的每个元素，在该函数中调用了 `re.sub` 函数，用空字符串替换了每个元素中的所有小写字母 "x"。最终，`apply` 函数将该匿名函数应用到数据框 `data_dup` 的每个元素上，并返回一个新的数据框 `data_qumin`。

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l1 = data_dup.astype('str').apply(lambda x: len(x)).sum() data_qumin = data_dup.astype('str').apply(lambda x: re.sub('x', '', x)) l2 = data_qumin.astype('str').apply(lambda x: len(x)).sum() print('减少了' + str(l1-l2) + '个字符')

这段代码的作用是计算一个数据集中字符串中包含的字符数，并且在字符串中删除字母"x"之后，再次计算字符串中的字符数。最后输出删除"x"之后减少的字符数。其中，第一行代码计算了原始数据集中所有字符串中的字符数之和；第二行代码使用正则表达式将每个字符串中的字母"x"替换为空字符串，并将结果存储在新的数据集中；第三行代码计算删除"x"后的数据集中所有字符串中的字符数之和；最后一行代码输出减少的字符数。

data_qumin = data_dup.astype('str').apply(lambda x: re.sub('x', '', x))

这行代码的作用是将数据框 data_dup 中的所有元素转换为字符串类型，并且将其中的所有字母 x 删除。具体来说，这里用到了 pandas 库中的 astype() 方法将数据框中所有元素转换成字符串类型，然后用 apply() 方法结合 lambda 函数对每个元素进行处理，删除其中的字母 x，最后将处理后的结果存储在 data_qumin 变量中。