da=pd.to_datetime("90-08-22")print(da.datetime.date(0))这个语法怎么修改

你可以修改代码如下：

da = pd.to_datetime("90-08-22")
print(da.date())

在修改后的代码中，我们直接使用`da.date()`来获取日期对象，而不再使用`.datetime.date(0)`。这样做是因为`pd.to_datetime()`已经将字符串转换为了一个日期对象，不再需要使用`.datetime`属性。`date()`方法直接返回日期对象，无需传入索引参数。

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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'])

df_new = df[(df['Date Local'] >= pd.to_datetime('20070101')) & (df['Date Local'] <= pd.to_datetime('20071231'))]

这段代码是用来筛选 DataFrame 中 'Date Local' 列在 2007 年 1 月 1 日至 12 月 31 日之间的数据。具体解释如下：

- `pd.to_datetime('20070101')` 将字符串 '20070101' 转换为 pandas 中的日期格式，表示 2007 年 1 月 1 日。
- `pd.to_datetime('20071231')` 将字符串 '20071231' 转换为 pandas 中的日期格式，表示 2007 年 12 月 31 日。
- `df['Date Local'] >= pd.to_datetime('20070101')` 得到一个布尔型 Series，表示 DataFrame 中 'Date Local' 列中的日期是否大于或等于 2007 年 1 月 1 日。
- `df['Date Local'] <= pd.to_datetime('20071231')` 得到一个布尔型 Series，表示 DataFrame 中 'Date Local' 列中的日期是否小于或等于 2007 年 12 月 31 日。
- `&` 是逻辑与运算符，将两个布尔型 Series 进行逐元素的逻辑与运算，得到一个新的布尔型 Series，表示 DataFrame 中 'Date Local' 列中的日期是否在 2007 年 1 月 1 日至 12 月 31 日之间。
- 最后，将这个新的布尔型 Series 传递给 DataFrame 的行索引，得到一个新的 DataFrame，其中只包含 'Date Local' 列在 2007 年 1 月 1 日至 12 月 31 日之间的数据。