test=housing[~housing.index.isin(train.index)]

这也不是一个问题，这是一段 Python 代码。这段代码假设 housing 是一个 pandas DataFrame，train 是一个 pandas DataFrame 的子集，它用 ~ 操作符和 isin() 方法创建了一个 test DataFrame，其中包含 housing DataFrame 中不在 train DataFrame 中的所有行。这种方法通常用于将数据集划分为训练集和测试集。

相关问题

test=housing[~housing.index.isin(train.index)]什么意思

这段代码是在Pandas中，根据布尔索引的方式，从housing数据集中选取出不在train数据集中的数据，并将这些数据赋值给test变量。

具体来说，housing.index是housing数据集的行索引，train.index是train数据集的行索引，~符号表示取反，即取出不在train数据集中的行，通过布尔索引选取这些行，得到的就是test数据集。这个操作通常用于将数据集分成训练集和测试集两部分，用于机器学习模型的训练和测试。

test=car[~car.index.isin(train.index)]

这段代码的作用是从数据集 `car` 中选择出不在训练集 `train` 中出现的样本，然后将这些样本赋值给变量 `test`。其中 `~` 表示取反，`car.index` 表示 `car` 数据集的索引，`train.index` 表示 `train` 数据集的索引，`isin()` 方法用于判断一个元素是否在另一个集合中出现。因此，`~car.index.isin(train.index)` 表示在 `car` 数据集的索引集合中但不在 `train` 数据集的索引集合中出现的元素。最后，使用这些元素对 `car` 数据集进行索引，即可得到 `test` 数据集。