indexer = self.columns.get_loc(key)

### 回答1：
"indexer" 赋值为 "self.columns.get_loc(key)"。这表示程序正在使用 "self.columns" 的 "get_loc" 方法来获取字符串 "key" 在 "self.columns" 中的位置索引，并将结果赋值给变量 "indexer"。

### 回答2：
首先需要介绍一下 Pandas 中的两个关键概念：DataFrame 和 Series。DataFrame 是 Pandas 中最重要的数据结构之一，它类似于电子表格或 SQL 表格，是由多个 Series 组成的二维表格。而 Series 则是 DataFrame 的一列，它是由一组数据和一组与之相对应的标签（即索引）组成的一维数组。

当我们需要对 DataFrame 或 Series 进行操作时，通常需要使用索引来指定需要操作的数据位置。而在 Pandas 中，每个 DataFrame 和 Series 都有一个对应的索引数组，可以通过索引数组中的元素来查询和操作相应的数据。

在这里，indexer = self.columns.get_loc(key) 这一行代码的作用是获取 DataFrame 中指定列的索引位置（即整数索引值）。这个过程分为两步：

1. 使用 self.columns 获取 DataFrame 的列索引，它返回的是一个 Index 类型的数组，其中保存了 DataFrame 的所有列名。

2. 使用 get_loc() 方法查找指定列名 key 在列索引中的位置，如果该列名存在则返回对应的整数索引值，否则会抛出 KeyError。

例如，假设有如下的 DataFrame df：

| | Name | Age | Gender |
|---|---|---|---|
| 0 | Alice | 25 | F |
| 1 | Bob | 30 | M |
| 2 | Chris | 35 | M |

执行 indexer = df.columns.get_loc('Age') 则会返回整数值 1，因为列名 'Age' 对应的位置在 DataFrame 的第二列，对应的整数索引值为 1。

在实际应用中，获取列索引的整数值可以方便地进行数据的选取、插入、修改和删除等操作。

### 回答3：
indexer = self.columns.get_loc(key)是一个Python中Pandas库的代码片段。它的作用是在DataFrame中查找指定列的索引位置。其中self表示一个DataFrame对象，columns属性是DataFrame对象中所有列的标签列表。get_loc()函数是Pandas库中的函数，用于查找具有给定标签的列的索引位置。key是要查找的列的标签。

从具体代码角度来看，这行代码的作用是得到DataFrame对象self中指定列key的索引位置，并将其赋值给变量indexer。这个索引位置可以用来在DataFrame对象中定位或访问指定列的数值。这样做的好处是可以避免在DataFrame对象中进行全局查找，提高代码执行效率。

需要注意的是，如果指定列的标签在DataFrame对象中不存在，get_loc()函数就会引发KeyError异常。此外，如果有相同的标签，get_loc()函数将返回它们中的第一个索引位置。如果需要查找所有具有相同标签的列的索引位置，需要使用get_indexer()函数。

综上所述，indexer = self.columns.get_loc(key)是一个非常实用的Pandas库代码片段，可以快速、方便地获取DataFrame对象中指定列的索引位置，提高代码执行效率。