df_drop_outliers = df[(df['年龄'] >= 18) & (df['年龄'] <= 30) & (df['成绩'

您提供的代码片段似乎是用于筛选数据帧中特定年龄范围内的数据，并且您似乎想要排除成绩的异常值，但代码没有完整给出。我将完成这段代码，并解释其功能：

df_drop_outliers = df[(df['年龄'] >= 18) & (df['年龄'] <= 30)]

这段代码的含义是，从名为`df`的DataFrame中筛选出年龄在18岁到30岁之间的所有记录，并将其赋值给新的DataFrame `df_drop_outliers`。这样，`df_drop_outliers` 将只包含年龄在18到30岁之间的数据，从而排除了所有年龄小于18岁或者大于30岁的记录。

如果您想要进一步排除成绩的异常值，通常需要先定义什么样的成绩被认为是异常值。一个常见的做法是使用标准差或者四分位数方法来确定异常值。例如，如果您想要排除所有成绩超过平均成绩加减两个标准差的记录，您可以添加如下条件：

mean_score = df['成绩'].mean()
std_score = df['成绩'].std()

df_drop_outliers = df[(df['年龄'] >= 18) & (df['年龄'] <= 30) & 
                      (df['成绩'] <= mean_score + 2 * std_score) & 
                      (df['成绩'] >= mean_score - 2 * std_score)]

在这里，`mean_score` 是成绩的平均值，`std_score` 是成绩的标准差。筛选条件中的 `mean_score + 2 * std_score` 和 `mean_score - 2 * std_score` 表示在平均成绩上下两个标准差的范围内。这个范围之外的数据可以被认为是异常值，并被排除。