days_scr=(pd.to_datetime(scr_time)-pd.to_datetime(visit_date)).map(lambda x:x.days)

这行代码是将一个 Pandas DataFrame 中的两列数据（scr_time 和 visit_date）转换为日期格式，并计算两个日期之间的天数差，然后将结果存储在名为 days_scr 的新列中。具体来说，pd.to_datetime() 函数将两个列转换为 Pandas 的日期时间格式，然后使用 map() 函数和 lambda 表达式计算两个日期之间的天数差，并将结果存储在新列中。

相关问题

L=pd.to_datetime(airline_selection['LOAD_TIME'])-\ pd.to_datetime(airline_selection['FFP_DATE'])

这段代码的作用是将航空公司数据集中的LOAD_TIME和FFP_DATE两列数据转换为datetime类型，并计算它们之间的时间差。具体来说，代码中的pd.to_datetime()函数将LOAD_TIME和FFP_DATE两列数据转换为datetime类型，然后用LOAD_TIME减去FFP_DATE，得到一个时间差的Series序列L。

# 将LOAD_TIME和FFP_DATE两列数据转换为datetime类型，并计算它们之间的时间差
L = pd.to_datetime(airline_selection['LOAD_TIME']) - pd.to_datetime(airline_selection['FFP_DATE'])

pd.to_datetime

pd.to_datetime是pandas库中的一个函数，用于将输入的日期时间数据转换为pandas中的时间戳格式。它可以处理多种不同格式的日期时间数据，并将其转换为datetime64[ns]格式。常见的输入格式包括字符串、整数和浮点数。例如：

import pandas as pd

# 字符串格式
date_str = '2021-06-01'
date_time = pd.to_datetime(date_str)
print(date_time)

# 整数格式
date_int = 20210601
date_time = pd.to_datetime(date_int, format='%Y%m%d')
print(date_time)

# 浮点数格式
date_float = 2021.06
date_time = pd.to_datetime(date_float, format='%Y.%m')
print(date_time)

输出结果如下：

2021-06-01 00:00:00
2021-06-01 00:00:00
2021-06-01 00:00:00