df['开始从事某工作年份'] = df['开始从事某工作年份'].astype(str).str[:4]df = df.rename(columns={'开始从事某工作年份': '参加工作时间'})

你复制的代码段中，第一行代码和第二行代码之间没有加上换行符，导致出现了 `invalid syntax` 错误。请在代码段中第一行代码的末尾添加一个换行符即可：

df['开始从事某工作年份'] = df['开始从事某工作年份'].astype(str).str[:4]
df = df.rename(columns={'开始从事某工作年份': '参加工作时间'})

这样修改后，代码就可以正常执行了。

相关问题

df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].astype(str).apply(replace_prefix)

这行代码中，`df.iloc[:, 0]` 表示选取 DataFrame 中的所有行（`:`）和第 0 列，即第一列。`.astype(str)` 将该列数据类型转换为字符串类型，`.apply(replace_prefix)` 对该列的每个元素应用 `replace_prefix` 函数进行前缀替换操作，然后将替换后的结果赋值给该列。因此，这行代码的作用是将 DataFrame 中第一列的元素进行前缀替换，并将替换后的结果更新到第一列中。

df = df[~df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('\?').any(), axis=1)]

这句代码的作用是删除含有"?"的行，具体解释如下：

- `df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('\?').any(), axis=1)`：对表格中的每一行执行lambda函数，将每一行转换为字符串格式，并判断该行中是否含有"?"，然后返回一个布尔值的Series，表示每一行是否含有"?"。
- `~`：对上一步返回的布尔值的Series取反，得到一个新的布尔值的Series，其中True表示该行不含有"?"，False表示该行含有"?"。
- `df[...]`：使用布尔值的Series对表格进行索引，保留不含有"?"的行。最终得到的是一个新的DataFrame，其中不含有"?"的行已经被删除了。

综上，该行代码的作用是删除表格中所有含有"?"的行，保留不含有"?"的行。