X = df.drop('target_variable', axis=1)

### 回答1：
这行代码是在 Pandas 中操作数据框（DataFrame）的，其中 df 是一个数据框，drop() 方法用于删除数据框中的某一列，'target_variable' 是要删除的列的列名，axis=1 表示删除列而不是行。因此，这行代码的作用是将数据框 df 中的 'target_variable' 列删除，并将结果赋值给变量 X。

### 回答2：
X = df.drop('target_variable', axis=1) 是一个用于删除数据中的目标变量的操作。

在这行代码中，df是一个数据框或数据表，'target_variable'是要删除的目标变量的列名称。通过指定axis=1，删除的是列而不是行。

该操作的结果是创建了一个新的数据框X，其中包含了原始数据框df中除去目标变量列之外的所有列。换句话说，新的数据框X是原始数据框df的一个子集，它不包含目标变量。

这行代码常常用于机器学习任务中，在训练模型之前通常需要将数据分为自变量和因变量。通过使用这行代码，可以轻松地将目标变量从数据集中分离出来，并将其余的列用作自变量。这样做有助于模型训练和评估过程的准确性和效率。

总之，X = df.drop('target_variable', axis=1) 是一种在数据集中删除目标变量列的常见操作，可在机器学习任务中起到重要的作用。

### 回答3：
这段代码是在使用Pandas库的DataFrame对象(df)中进行数据处理时使用的。drop()函数用于从DataFrame中删除指定的列或行。

具体到这段代码中，X = df.drop('target_variable', axis=1)的意思是从df中删除名为'target_variable'的列，然后将结果赋值给变量X。其中，axis=1参数表示删除列，如果axis=0则表示删除行。

通过这段代码，可以将df中的'target_variable'列删除，并将结果保存到X变量中。这样，在接下来的数据处理或分析过程中，就可以使用X代表删除了'target_variable'列的DataFrame对象。