解释这段代码 save_lst.append("姓名："+i.split("：")[1][2:] + "**")

这段代码的作用是在一个名为 save_lst 的列表中添加一个字符串，其中包含姓名和一些其他信息。该字符串由两部分组成，第一部分是“姓名：”后面跟着被提取出来的姓名，第二部分则是一些其他信息，由两个星号表示。具体来说，该代码利用 split 函数将字符串 i 分割成多个部分，然后从中提取出姓名。姓名之后的一些其他信息被硬编码到字符串中，最后将整个字符串添加到 save_lst 列表中。

相关问题

for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]): table5.loc[i+1, name] = adhesive_df.loc[:, (adhesive_df.loc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.loc[1] == lst[i])] ValueError: Incompatible indexer with DataFrame

这个错误通常是因为尝试使用不兼容的索引器访问 Pandas DataFrame 数据而引起的。在这个代码片段中，`adhesive_df.loc[0]` 和 `adhesive_df.loc[1]` 似乎是在尝试访问 `adhesive_df` 的第 1 行和第 2 行。但是，这种索引方式可能不适用于 `adhesive_df`，因为这个 DataFrame 的索引可能是默认的整数索引，而不是 MultiIndex 对象。

如果您的目的只是从 `adhesive_df` 中选择特定的列，您可以尝试使用以下代码：

for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]):
    table5.loc[i+1, name] = adhesive_df[name][(adhesive_df.iloc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.iloc[1] == lst[i])].values

在这个代码中，我们使用了 `iloc` 属性来访问第一行和第二行，而使用列名 `name` 来获取需要的列。然后，我们使用布尔索引来选择需要的行。最后，我们使用 `.values` 将结果转换为 NumPy 数组，以便可以将其添加到 `table5` DataFrame。

如果这个方法不能解决问题，您可以提供更多的上下文和代码示例，以便我能够更好地理解问题。

代码解释：T = int(input()) for i in range(T): n = int(input()) lst = list(map(int, input().split())) new_lst = [] for j in lst: if j not in new_lst: new_lst.append(j) new_lst.sort() for j in new_lst: print(j, end=' ') print()

这段代码的作用是从标准输入中读取多个测试用例，每个测试用例包含一个整数n和一个长度为n的列表lst。然后去除lst中的重复元素，将去重后的元素升序排列，并输出结果。

具体解释如下：

- T = int(input())：首先读取一个整数T，表示测试用例的数量。
- for i in range(T):：使用for循环对每个测试用例进行处理。
- n = int(input())：读取n，表示该测试用例中列表lst的长度。
- lst = list(map(int, input().split()))：读取lst，使用map函数将输入转换为整数类型，并使用list函数将结果转换为列表。
- new_lst = []：创建一个新的空列表new_lst，用于存储去重后的元素。
- for j in lst:：遍历lst中的每个元素。
- if j not in new_lst:：如果j不在new_lst中，则将其添加到new_lst中。
- new_lst.sort()：将new_lst中的元素进行升序排列。
- for j in new_lst:：遍历new_lst中的每个元素。
- print(j, end=' ')：输出元素j，并使用空格分隔。
- print()：输出一个空行，表示该测试用例处理结束。

总体来说，这段代码的主要作用是对每个测试用例中的列表lst进行去重和排序，并输出结果。