def data_to_month(df_1, cfg_dict): cfg_train_dict = cfg_dict['train'] year_m = int(cfg_train_dict['data_year_month'][:4]) - df_1['时间'].astype(str).str[:4].astype(int) month_m = int(cfg_train_dict['data_year_month'][-2:]) - df_1['时间'].astype(str).str[4:6].astype(int) month_fix = df_1['入网时长（月）'] - (year_m * 12 + month_m) return month_fix

这段代码是一个数据处理函数，根据输入的数据框 df_1 和配置字典 cfg_dict，将数据中的时间转换为月份，并计算出入网时长（月）。

首先，函数从配置字典中获取训练相关的配置信息 cfg_train_dict。然后，通过将字符串类型的年份和月份转换为整型，并与数据框中的时间进行比较，计算出相对于训练数据的年份差值 year_m 和月份差值 month_m。

接下来，函数通过将年份差值乘以 12，并加上月份差值，计算出相对于训练数据的总月份差值 month_fix。最后，函数返回入网时长（月）减去总月份差值的结果。

这段代码的作用是根据训练数据的时间信息和入网时长，调整测试数据的入网时长，以使其相对于训练数据具有一致的时间参考。