data=pd.read_csv('mock_kaggle.csv',encoding ='gbk',parse_dates=['datetime']) Date=pd.to_datetime(data.datetime) data['date'] = Date.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')) datanew=data.set_index(Date) series = pd.Series(datanew['股票'].values, index=datanew['date'])

这段代码的功能是将一个名为`mock_kaggle.csv`的CSV文件读取为Pandas DataFrame，然后将日期时间列解析为日期时间格式，并将其设置为索引。接着，使用`map()`函数将日期时间格式化为`%Y-%m-%d`的字符串格式，并将其存储在名为`date`的新列中。最后，将数据的股票信息存储在一个名为`series`的Pandas Series中，其中日期为索引，股票信息为值。

解释如下：

1. `data=pd.read_csv('mock_kaggle.csv',encoding ='gbk',parse_dates=['datetime'])`
- 使用`pd.read_csv()`函数读取名为`mock_kaggle.csv`的CSV文件，并将其解析为Pandas DataFrame。
- `encoding ='gbk'`指定使用GBK编码方式读取文件。
- `parse_dates=['datetime']`将`datetime`列解析为日期时间格式。

2. `Date=pd.to_datetime(data.datetime)`
- 使用`pd.to_datetime()`函数将`datetime`列转换为Pandas的日期时间格式。
- 将转换后的结果存储在名为`Date`的变量中。

3. `data['date'] = Date.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))`
- 使用`map()`函数将`Date`变量中的日期时间格式转换为`%Y-%m-%d`的字符串格式。
- 将转换后的结果存储在名为`date`的新列中。

4. `datanew=data.set_index(Date)`
- 使用`set_index()`函数将`Date`变量设置为数据的索引。
- 将结果存储在名为`datanew`的新DataFrame中。

5. `series = pd.Series(datanew['股票'].values, index=datanew['date'])`
- 使用`pd.Series()`函数将`datanew` DataFrame中的股票信息存储在名为`series`的Pandas Series中。
- 将`date`列作为索引，`股票`列的值作为Pandas Series的值。