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

优化下列代码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['target']#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)

代码已经非常简洁和优化了，但是可以将第1行和第3行合并，如下所示：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
min_max_scaler = MinMaxScaler()
df = pd.DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(df1), columns=df1.columns)
X = df.iloc[:, :-1]
y = df['target']
print(X.shape)
print(y.shape)

合并后的代码更加简洁，但是不影响程序的功能。另外，可以考虑将print语句移到代码最后，以避免在运行过程中有太多的输出。

df1.loc[:,"活动日期"] = df1["活动日期"].map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

这是一个 Pandas 的代码，作用是将 DataFrame（df1）中的"活动日期"这一列从字符串类型转换成 datetime 类型，方便后续的时间计算和处理。

具体来说，这一行代码使用了 Pandas 中的 map 函数，将"活动日期"这一列中的每个元素（即每个字符串类型的日期）传入 lambda 函数中，使用 datetime.strptime 函数将字符串类型的日期转换成 datetime 类型，并将转换后的结果赋值给原来的"活动日期"这一列。其中，"%Y-%m-%d %H:%M:%S"是日期的格式化字符串，表示年-月-日 时:分:秒的形式。