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()
时间: 2023-07-14 20:13:05 浏览: 41
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。
print(df_scan.info()) df_scan
这是两个不同的代码段,需要分开解释。
第一个代码段 `print(df_scan.info())` 是用于打印 DataFrame `df_scan` 的信息,包括列名、每列的数据类型、非空值的数量等等。`df_scan.info()` 方法返回的是一个字符串,包含了 DataFrame 的信息,而 `print()` 函数则将这个字符串打印到控制台上。
第二个代码段 `df_scan` 只是一个 DataFrame 变量的名称,没有任何操作和输出。如果你想看到 DataFrame 的具体内容,可以使用 `print(df_scan.head())` 打印前几行数据,或者使用 `df_scan.to_csv()` 将 DataFrame 写入到 CSV 文件中,然后使用文本编辑器查看。