.map(lambda x:x.days)

时间: 2024-04-11 19:14:06 浏览: 182
CPP

计算下一天的日期

这是Python中对日期时间对象进行操作的一种方式。具体来说，`.map(lambda x:x.days)` 是对一个日期时间对象的每个元素（通常是一个列表或者DataFrame中的列）进行操作，将其转换为相对于日期时间的起始点（通常是1970年1月1日）的天数。这个操作可以用于处理时间序列数据，例如计算两个日期之间的天数差异。
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data['discount_rate'] = data['Discount_rate'].apply(lambda x: (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1])) / float(str(x).split(':')[0]) if ":" in str(x) else float(x)) data['min_cost...

# 优惠券15天内核销率 feature_Coupon[prefixs+'15_consume_rate'] = list(map(lambda x,y: x/y if y!=0 else 0, feature_Coupon[prefixs + '15days_consume_cnt'], feature_Coupon[prefixs + 'received_cnt'])) # 优惠券15天内被核销的最大时间间隔 t6 = data[data['label']==1].copy() t6['time_gap'] = (t6['date'] - t6['date_received']).map(lambda x:x.total_seconds()/(24*60*60)) pivot = pd.pivot_table(t6, index=keys4, values='time_gap', aggfunc=np.max) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'time_gap':prefixs + '15days_max_time_gap'}).reset_index() feature_Coupon = pd.merge(feature_Coupon, pivot, on=keys4, how='left')请用groupby（函数改写）

feature_Coupon[prefixs+'15_consume_rate'] = feature_Coupon.apply(lambda x: x[prefixs + '15days_consume_cnt'] / x[prefixs + 'received_cnt'] if x[prefixs + 'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 优惠券...

请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件，并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数：", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数：", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称：", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型：", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行：\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

可以在代码中添加以下代码来标准化新字段“R”、“F”、“M”数据： python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化R、F、M字段数据 scaler = StandardScaler() data[['R', 'F', 'M']] = ...
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