missing_ind = pym_order[pym_order['bill_dt'].isnull()].index pym_order.drop(missing_ind, inplace=True)

这段代码是用来删除 `pym_order` DataFrame 中 `bill_dt` 列为空的行。首先，通过 `pym_order['bill_dt'].isnull()` 来获取 `bill_dt` 列为空的行的索引。然后，将这些索引赋值给变量 `missing_ind`。接下来，通过调用 `pym_order.drop(missing_ind, inplace=True)` 来删除这些行，并直接在原始的 `pym_order` DataFrame 上进行修改。这样做会将所有空的 `bill_dt` 行从 DataFrame 中移除。

相关问题

data.bad_ind.value_counts(1) 什么意思

这行代码是用于计算一个名为 `bad_ind` 的 pandas Series 中每个唯一值出现的频率（即占总数的比例），并按照频率从高到低进行排序。其中，`value_counts()` 函数用于计算频率，参数 `1` 表示返回的频率按照从高到低排列。假设 `bad_ind` 中包含如下数据：

bad_ind = pd.Series([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0])

那么执行 `data.bad_ind.value_counts(1)` 后，会返回如下结果：

1    0.625
0    0.375
dtype: float64

这表示 `bad_ind` 中值为 1 的出现频率为 62.5%，值为 0 的出现频率为 37.5%。注意，返回结果是一个 pandas Series，其中索引为 `bad_ind` 中出现的唯一值（即 0 和 1），值为对应的频率。

sampled_ind = self._sample_predictions(preds_success_only, num_actions_to_sample)

这段代码中，`preds_success_only` 是一个经过过滤的预测列表，表示只有成功的动作才被考虑。`num_actions_to_sample` 是需要从中采样的动作数量。`self._sample_predictions` 方法会从 `preds_success_only` 中随机选取 `num_actions_to_sample` 个动作，并返回它们的索引列表 `sampled_ind`。这些随机选取的动作将被用于下一步的决策。