df_tmp3 = df[df['星级'].isin(['4A', '5A'])]

这段代码是使用 Pandas 库对数据框进行筛选。其中，`df['星级'].isin(['4A', '5A'])` 表示选取数据框 `df` 中“星级”列中取值为“4A”或“5A”的行，返回一个布尔型的 Series 对象，表示每行是否满足条件。然后使用这个布尔型的 Series 对象对数据框进行筛选，即 `df[df['星级'].isin(['4A', '5A'])]` 表示选取 `df` 数据框中满足“星级”列取值为“4A”或“5A”的行。最终，这段代码将生成一个新的数据框 `df_tmp3`，其中包含了原数据框中所有“星级”为“4A”或“5A”的行。

相关问题

df_tmp2 = df[df['星级'].isin(['4A', '5A'])] 届时这段代码

这段代码的作用是从数据框 df 中筛选出星级为 4A 或 5A 的子集，并将结果保存在 df_tmp2 变量中。其中，`df['星级'].isin(['4A', '5A'])` 表示筛选条件，用于判断 df 中每一行的星级是否为 4A 或 5A，返回的是一个布尔类型的 Series，True 表示该行符合条件，False 表示该行不符合条件。然后，通过将该 Series 传递给 df 的索引运算符，可以得到一个新的数据框，其中只包含符合条件的行。

df_tmp= df_1.dropna(axis=0)

`df_tmp = df_1.dropna(axis=0)` 这行代码的作用是删除DataFrame `df_1` 中包含缺失值的行，并将结果赋值给新的DataFrame `df_tmp`。

具体来说，`dropna()` 函数用于删除DataFrame中的缺失值（即NaN）。参数 `axis=0` 表示沿着行方向进行操作，即删除包含缺失值的行。如果省略 `axis` 参数或设置为默认值 `0`，则默认沿着行方向进行操作。

生成的代码如下所示：

df_tmp = df_1.dropna(axis=0)

这段代码将删除 `df_1` 中包含缺失值的所有行，并将结果存储在新的DataFrame `df_tmp` 中。