df = df_scan[df_scan["是否还款"].isin([0,1])] df #将df_scan删除，处理内存 import gc del df_scan gc.collect()

这段代码是用来筛选出df_scan中“是否还款”这一列取值为0或1的行，并将其赋值给df变量。接着使用del命令删除df_scan这个DataFrame对象，然后使用gc.collect()函数回收内存。

其中，del命令可以删除Python中的任何对象，包括变量、列表、元组、字典、函数等等。而gc.collect()函数则是Python中的垃圾回收机制，用于回收不再使用的内存空间，以提高程序的性能和效率。

相关问题

a = df_scan.isnull().sum() print(a)

这段代码的作用是统计一个名为 `df_scan` 的 DataFrame 中每列（即每个特征）缺失值的数量，并将结果存储在变量 `a` 中，然后打印出来。

具体来说，`isnull()` 方法会返回一个与 `df_scan` 相同大小的布尔型 DataFrame，其中每个元素表示对应位置上的值是否为缺失值（NaN）。然后，`sum()` 方法会对每列进行求和，得到每列缺失值的数量。最后，`print(a)` 会将结果输出到控制台。

df_tmp= df_1.dropna(axis=0)

`df_tmp = df_1.dropna(axis=0)` 这行代码的作用是删除DataFrame `df_1` 中包含缺失值的行，并将结果赋值给新的DataFrame `df_tmp`。

具体来说，`dropna()` 函数用于删除DataFrame中的缺失值（即NaN）。参数 `axis=0` 表示沿着行方向进行操作，即删除包含缺失值的行。如果省略 `axis` 参数或设置为默认值 `0`，则默认沿着行方向进行操作。

生成的代码如下所示：

df_tmp = df_1.dropna(axis=0)

这段代码将删除 `df_1` 中包含缺失值的所有行，并将结果存储在新的DataFrame `df_tmp` 中。