lambda x:x[:x.rindex('-')]是什么意思

这个lambda函数是用来处理字符串的，x代表输入的字符串。具体来说，x.rindex('-')是找到字符串x中最后一个'-'的位置，然后x[:x.rindex('-')]是取x字符串中从头开始到最后一个'-'之前的部分。

举个例子，假设x是"2022-01-01"，那么x.rindex('-')的结果是4（因为最后一个'-'在这个位置），然后x[:4]的结果就是"2022"。所以这个lambda函数的作用就是截取字符串中连字符（-）之前的部分。

相关问题

df1['month']=df['日期'].map(lambda x:x[:x.rindex('-')]) 是什么意思

这段代码是将DataFrame（数据框）中的'日期'列按照'-'分割，然后只保留年月部分，将其赋值给新添加的'month'列。具体来说，df1['month']表示在df1数据框中添加一个名为'month'的新列，这个新列的值是由'df'数据框中的'日期'列通过map()函数映射得到的。

其中，lambda x:x[:x.rindex('-')]是一个匿名函数，它的作用是对'df'数据框中的'日期'列中的每一个元素（即日期字符串）进行处理。对于每一个日期字符串，它会先找到最后一个'-'的位置，然后将'-'之前的部分（即年月部分）保留下来，这就是所谓的“截取字符串中连字符（-）之前的部分”。

最终，'日期'列中的每个日期字符串都会被处理成年月部分，并赋值给新添加的'month'列中。

优化这段代码df3=df2 df3["month"]=df2["日期"].map(lambda x:x[:x.rindex('/')]) print(df3)

好的，您的问题是关于优化这段代码。首先，我建议将代码中的 lambda 函数替换为 apply 方法，这样可以提高代码的可读性和性能。另外，您还可以使用 Pandas 的 str.split 方法来分离日期值，而不是使用 rindex('/') 来查找斜杠。下面是我的代码优化建议：

df3 = df2.copy()
df3['month'] = df2['日期'].apply(lambda x: x.split('/')[0])
print(df3)