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

这段代码的作用是将 `scr_time` 和 `visit_date` 两个时间戳转换为 `datetime` 类型，并计算两个时间戳之间的天数差，存储在 `days_scr` 变量中。具体来说，它执行了以下几个步骤：

1. `pd.to_datetime(scr_time)` 将 `scr_time` 时间戳转换为 `datetime` 类型。
2. `pd.to_datetime(visit_date)` 将 `visit_date` 时间戳转换为 `datetime` 类型。
3. `(pd.to_datetime(scr_time)-pd.to_datetime(visit_date))` 计算两个 `datetime` 对象之间的时间差，返回一个 `timedelta` 对象。
4. `.map(lambda x:x.days)` 将 `timedelta` 对象中的时间差转换为天数，并将结果存储在 `days_scr` 变量中。这里使用了 `map` 函数和 `lambda` 表达式，对 `timedelta` 对象中的每个元素都执行了 `days` 方法，将其转换为天数。

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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