df2.dropna(inplace=True) df2 = df2[df2['source'] != df2['target']]

你的代码中使用了`dropna()`函数和条件过滤来处理DataFrame `df2`。首先，`dropna()`函数将删除包含缺失值的行。然后，通过条件过滤，删除了'source'与'target'列中相同的行。

这些操作将修改原始的DataFrame `df2`。如果你想将修改后的结果存储到一个新的DataFrame中，可以使用以下代码：

df_filtered = df2.dropna().loc[df2['source'] != df2['target']]

上述代码将创建一个新的DataFrame `df_filtered`，其中包含删除缺失值并且'source'与'target'列不相等的行。

确保已经导入了`pandas`库，并且DataFrame `df2`已经正确填充了数据。

相关问题

df2.dropna(axis=0,how='all',subset=None,inplace=False)

这行代码是用来删除DataFrame中包含缺失值的行。其中，axis=0表示按行删除，how='all'表示只有全部为缺失值时才删除，subset=None表示对所有列进行操作，inplace=False表示不改变原始DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

如果想要删除包含缺失值的列，则需要将axis参数改为1，如下：

df2.dropna(axis=1, how='all', subset=None, inplace=False)

for i in coolist: #print(i) df2.loc[df2['source1'].str.contains(i),'source']=i df2.loc[df2['target1'].str.contains(i), 'target'] = i df2.dropna(inplace=True) df2 = df2[df2['source'] != df2['target']] #df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target']) df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表（删除单个单位&提取大学名）.csv")什么意思

这段代码是Python语言的一段数据处理代码。我将逐行解释它的意思：

1. `for i in coolist:`：这是一个循环语句，`coolist`是一个列表，`i`是列表中的每个元素。

2. `#print(i)`：这是一个注释，表示将`i`打印出来。注释用于解释代码的目的，对代码本身没有实质性影响。

3. `df2.loc[df2['source1'].str.contains(i),'source']=i`：这行代码是通过定位和筛选DataFrame中符合条件的元素，将`df2`中`source1`列中包含字符串`i`的行的`source`列设置为`i`。

4. `df2.loc[df2['target1'].str.contains(i), 'target'] = i`：这行代码是通过定位和筛选DataFrame中符合条件的元素，将`df2`中`target1`列中包含字符串`i`的行的`target`列设置为`i`。

5. `df2.dropna(inplace=True)`：这行代码是删除DataFrame中包含缺失值（NaN）的行。

6. `df2 = df2[df2['source'] != df2['target']]`：这行代码是筛选出`df2`中`source`列不等于`target`列的行。

7. `#df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target'])`：这行代码是注释掉了，原本用于删除重复行，根据'source'和'target'两列的数值进行去重。

8. `df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表（删除单个单位&提取大学名）.csv")`：这行代码是将处理后的`df2`数据保存为CSV文件，保存路径为"D:\\paper\\network新\\2012\\边列表（删除单个单位&提取大学名）.csv"。

综合起来，这段代码的作用是根据`coolist`中的元素，对`df2`进行一系列的筛选、替换和删除操作，最终将处理后的结果保存为CSV文件。