代码是6. date_month = cop_distance['date'].apply(lambda x :x.month) ：错误是AttributeError: ‘float’ object has no attribute ‘month’，如何修改

这个错误提示表明`cop_distance['date']`的结果是一个`float`类型的值，而`month`属性是属于日期时间（datetime）对象的，所以无法直接访问月份。你需要确保`date`列的数据是日期时间格式，而不是数值。

你可以检查`cop_distance['date']`是否已经是日期时间类型。如果是数值，你需要先将其转换为日期时间格式。可以使用`pd.to_datetime()`函数来尝试转换，例如：

import pandas as pd

# 假设cop_distance是一个Pandas DataFrame
cop_distance['date'] = pd.to_datetime(cop_distance['date'])

# 现在你可以安全地应用lambda表达式获取月份了
date_month = cop_distance['date'].apply(lambda x: x.month)

如果`date`列本来就是字符串格式，那么需要提供正确的日期字符串格式给`to_datetime()`函数。例如，如果日期格式是'YYYY-MM-DD'，应该写成：

date_month = pd.to_datetime(cop_distance['date'], format='%Y-%m-%d').apply(lambda x: x.month)

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def save_to_sql(): df = ps.read_csv("./datas.csv",index_col=0) df.to_sql('movies_cop',con=engine,index=False,if_exists ='append')

This function reads a CSV file named "datas.csv" and converts it to a pandas DataFrame named "df". It then saves the DataFrame to a SQL database named "movies_cop" using SQLAlchemy engine named "engine". The "index=False" parameter specifies that the DataFrame index column should not be saved to the SQL database. The "if_exists='append'" parameter specifies that if the table already exists in the database, the new data should be appended to it.

datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

这段代码的作用是通过 `merge` 函数将多个 DataFrame 进行合并，并计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。

这里可以对代码进行优化，使用 `merge` 函数的链式调用，可以简化代码并提高代码的可读性：

datasets_yc = datasets_yc.merge(coupon_rate, on='Coupon_id', how='left') \
                       .merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
                       .merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
                       .merge(user_mer, on=['User_id','Merchant_id'], how='left')

datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

这里使用了多次 `merge` 函数进行 DataFrame 的合并，并在最后计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。相比原来的代码，这段代码更加简洁，可读性也更高。