diabetes=diabetes[diabetes['age'] != 'other']什么意思

这是一行Python语言的代码，它的作用是从数据表 diabetes 中删除年龄（age）列中取值为'other'的行，然后将处理后的结果重新赋值给 diabetes 变量。

具体地，这行代码中包含了以下几个操作：

1. `diabetes['age'] != 'other'` ：选择出 diabetes 数据表中年龄（age）列中取值不等于'other'的行。这个操作会返回一个布尔值列表，其中每个元素对应 diabetes 数据表中每行的年龄是否为'other'。

2. `diabetes[...]`： 通过布尔值列表对数据表 diabetes 进行行选择操作，选择出布尔值为 True 对应的行。

3. `diabetes = ...`：将处理后的结果重新赋值给 diabetes 变量，即删除了年龄为'other'的行的 diabetes 数据表。

综合来看，这行代码的作用是将 diabetes 数据表中年龄不为'other'的行筛选出来，删除年龄为'other'的行，然后将结果重新赋值给 diabetes 变量，即将 diabetes 数据表中年龄为'other'的行删除。

相关问题

diabetes=diabetes.drop_duplicates()这句代码用了什么函数

这句代码用了 Pandas 库中 DataFrame 对象的 `drop_duplicates()` 函数。该函数可以删除 DataFrame 中的重复行，并返回一个新的 DataFrame。`drop_duplicates()` 函数会默认对所有列进行比较，如果某一行的所有值都与另一行相同，则会将其视为重复行，并删除其中的一行。可以通过 `subset` 参数指定要比较的列，也可以通过 `keep` 参数指定保留哪一行。

print(diabetes.isnull().any()) diabetes = diabetes.dropna()

这段代码用于检查 `diabetes` 数据集中是否有缺失值，如果有缺失值则删除对应的行。具体解释如下：

# 检查是否有缺失值
print(diabetes.isnull().any())

这段代码使用 `isnull()` 函数检查 `diabetes` 数据集中是否有缺失值，`any()` 函数则用于检查每一列中是否有缺失值。如果某一列中存在缺失值，则该列返回 `True`，否则返回 `False`。使用 `print(diabetes.isnull().any())` 即可打印每一列是否存在缺失值。

# 删除缺失值所在的行
diabetes = diabetes.dropna()

这段代码使用 `dropna()` 函数删除 `diabetes` 数据集中存在缺失值的行。`dropna()` 函数会返回一个新的 `DataFrame`，该 `DataFrame` 中不包含任何缺失值。使用 `diabetes = diabetes.dropna()` 将删除缺失值后的 `DataFrame` 赋值给 `diabetes` 变量。