df1['month']=df['日期'].map(lambda x:x[:x.rindex('-')]) 是什么意思

这段代码是将DataFrame（数据框）中的'日期'列按照'-'分割，然后只保留年月部分，将其赋值给新添加的'month'列。具体来说，df1['month']表示在df1数据框中添加一个名为'month'的新列，这个新列的值是由'df'数据框中的'日期'列通过map()函数映射得到的。

其中，lambda x:x[:x.rindex('-')]是一个匿名函数，它的作用是对'df'数据框中的'日期'列中的每一个元素（即日期字符串）进行处理。对于每一个日期字符串，它会先找到最后一个'-'的位置，然后将'-'之前的部分（即年月部分）保留下来，这就是所谓的“截取字符串中连字符（-）之前的部分”。

最终，'日期'列中的每个日期字符串都会被处理成年月部分，并赋值给新添加的'month'列中。

相关问题

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块，导入了MinMaxScaler类。然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了DataFrame格式，并将列名设置为df1的列名。最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。

df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1]

这两行代码的作用是将一个名为 df0 的 Pandas DataFrame 对象转换为一个名为 df 的新 DataFrame 对象，并且将 df 的列名设置为另一个名为 df1 的 DataFrame 对象的列名。

第一行代码中，我们使用 pd.DataFrame() 函数将 df0 转换为一个新的 DataFrame 对象，并且将列名设置为 df1 的列名。其中，df0 是原始的 DataFrame 对象，df1 是包含列名的 DataFrame 对象。

第二行代码中，我们使用 iloc[] 方法选择 df 中的所有行和除最后一列之外的所有列，并将其赋值给 x 变量。这个操作是为了将数据分成特征（所有列除最后一列）和标签（最后一列）两部分，以便进行机器学习模型的训练。