news_soccer = news_initial.query("学校 == '卡帕足球'")

news_soccer = news_initial.query("学校 == '卡帕足球'") 的作用是从名为 "校服小类信息.xlsx" 的 Excel 文件中读取数据，并将学校为 "卡帕足球" 的数据行筛选出来，存储为一个新的 Pandas 数据框（DataFrame）对象 news_soccer。query 方法是 Pandas 数据框的查询方法，它可以根据指定的条件筛选出符合条件的数据行。在这个例子中，"学校 == '卡帕足球'" 表示筛选出学校为 "卡帕足球" 的数据行。

相关问题

def load_level(self, level_name='Soccer_Field_Easy'): self.client.simLoadLevel(level_name) time.sleep(2) self.set_current_track_gate_poses_from_default_track_in_binary() self.next_track_gate_poses = self.get_next_generated_track() for gate_idx in range(len(self.gate_object_names_sorted)): print(self.next_track_gate_poses[gate_idx].position.x_val, self.next_track_gate_poses[gate_idx].position.y_val, self.next_track_gate_poses[gate_idx].position.z_val) self.client.simSetObjectPose(self.gate_object_names_sorted[gate_idx], self.next_track_gate_poses[gate_idx]) time.sleep(0.05) self.set_current_track_gate_poses_from_default_track_in_binary() self.next_track_gate_poses = self.get_next_generated_track()

这段代码是用来加载游戏场景并设置比赛场地的起始门的位置。其中的load_level函数用于加载游戏场景，set_current_track_gate_poses_from_default_track_in_binary函数用于设置当前比赛场地的起始门的位置，get_next_generated_track函数用于获取下一个生成的赛道，simSetObjectPose函数用于设置门的位置。最后，这段代码会设置下一个比赛场地的起始门的位置。

python查看 校服小类信息表 中学校是“卡帕足球”的所有数据，并保存结果到变量news_soccer中

假设校服小类信息表的文件名为 `school_uniform.csv`，可以使用 pandas 库来读取和筛选数据，并保存到变量 `news_soccer` 中。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('school_uniform.csv')

# 筛选学校是“卡帕足球”的数据
news_soccer = df[df['学校'] == '卡帕足球']

# 输出结果
print(news_soccer)

注意，这里假设学校名称完全匹配，如果存在大小写或其他差异，需要先进行处理。