lambda x: int(time.strftime("%Y%m%d", time.localtime(int(x))))

As an AI language model, I do not have a personal opinion or emotions, therefore, null is not meaningful to me. However, in computer programming, null is used to represent a value that is intentionally absent or undefined.

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data.loc[:,'Timestamp']=data['Timestamp'].apply(lambda x:time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(x)))是什么

这是一个对 pandas DataFrame 中的 Timestamp 列进行处理的操作。具体来说，它使用了 pandas 的 apply() 函数和 Python 的 lambda 函数，将 Timestamp 列中的每个时间戳转换为字符串类型的日期时间格式，并将其赋值回 Timestamp 列中。

其中，apply() 函数可以对 DataFrame 中的每一行或每一列应用一个函数，lambda 函数是一种匿名函数，它可以在一行代码中定义一个函数。在这个例子中，lambda 函数的输入参数是 Timestamp 列中的每个时间戳，输出是格式化后的日期时间字符串。time.localtime() 函数可以将时间戳转换为本地时间。最终，该操作将 DataFrame 中的 Timestamp 列的时间戳转换为可读性更好的日期时间格式。

for i in time_col: order_May[i]=pd.to_datetime(order_May[i]) order_May[i]=order_May[i].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")被返回 'Series' object has no attribute 'strftime'

这个错误可能是因为你尝试对整个Series对象调用strftime函数，而不是Series中的每个元素（即日期时间对象）调用该函数。

你可以使用apply函数来对Series中的每个元素调用strftime函数，例如：

for i in time_col:
    order_May[i] = pd.to_datetime(order_May[i])
    order_May[i] = order_May[i].apply(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

这将使用lambda函数将每个日期时间对象转换为格式化后的字符串，并将其赋值回原始Series对象。注意，这里的lambda函数将每个日期时间对象x作为输入，并将其转换为"%Y-%m-%d %H:%M:%S"格式的字符串输出。