added = df_used.loc[df_used['pre_score'].isna(), :]什么意思

这段代码是在一个DataFrame对象中获取满足特定条件的行。具体来说，`df_used['pre_score'].isna()`用于检查`df_used`中列名为'pre_score'的列是否为空值，返回一个布尔类型的Series对象。然后，`loc`方法根据这个布尔类型的Series对象选择出满足条件的行，将其赋值给`added`变量。所以，`added`是一个包含了满足条件的行的新DataFrame对象。

相关问题

if not df_used.empty: added = df_used.loc[df_used['pre_score'].isna(), :] df_used = df_used.loc[~df_used['pre_score'].isna(), :]

这段代码首先检查DataFrame对象`df_used`是否为空。如果不为空，它将执行两个操作：

第一个操作是使用`df_used['pre_score'].isna()`来选择出'pre_score'列为空的行，并将其赋值给变量`added`。这一步可以理解为将满足条件的行添加到`added`中。

第二个操作是使用`~df_used['pre_score'].isna()`来选择出'pre_score'列不为空的行，并将其重新赋值给`df_used`。这一步可以理解为更新`df_used`，将空值的行从中删除。

综合起来，这段代码的作用是将原始DataFrame中'pre_score'列为空的行从原始DataFrame中移除，并将这些行保存到变量`added`中。同时，更新了原始DataFrame，只保留了'pre_score'列不为空的行。

df_loc_slice_demo = df_demo.copy() #%% df_loc_slice_demo.index = range(df_demo.shape[0],0,-1) #%% df_loc_slice_demo.loc[5:3]是什么意思

`df_loc_slice_demo.loc[5:3]`是一个空的DataFrame，因为`loc`方法中的切片是按照行标签（即索引）进行的，而在这里的切片范围是从5到3，但是行标签是递减的，因此实际上并不存在从5到3的行标签。如果想要获取从5到3的行，应该使用`df_loc_slice_demo.loc[5:3:-1]`，其中的`-1`表示切片方向为逆序，即从5到3。