源数据 data = dataset.copy() # 折扣率处理 data['is_manjian'] = data['Discount_rate'].map(lambda x: 1 if ':' in str(x) else 0) # Discount_rate是否为满减 data['discount_rate'] = data['Discount_rate'].map(lambda x: float(x) if ':' not in str(x) else (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1])) / float(str(x).split(':')[0])) # 满减全部转换为折扣率 data['min_cost_of_manjian'] = data['Discount_rate'].map( lambda x: -1 if ':' not in str(x) else int(str(x).split(':')[0])) # 满减的最低消费 # 距离处理 data['Distance'].fillna(-1, inplace=True) # 空距离填充为-1 data['null_distance'] = data['Distance'].map(lambda x: 1 if x == -1 else 0) # 时间处理 data['date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d') if 'Date' in data.columns.tolist(): # off_train data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') # 返回 return data将以上代码改写并优化而功能不变

可以将以上代码改写如下：

def process_data(dataset):
    data = dataset.copy()
    
    # 折扣率处理
    is_manjian = data['Discount_rate'].str.contains(':').astype(int)
    discount_rate = data['Discount_rate'].apply(lambda x: 
                        float(x) if ':' not in str(x) else 
                        (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1])) / float(str(x).split(':')[0]))
    min_cost_of_manjian = data['Discount_rate'].apply(lambda x: 
                        -1 if ':' not in str(x) else 
                        int(str(x).split(':')[0]))
    data['is_manjian'] = is_manjian
    data['discount_rate'] = discount_rate
    data['min_cost_of_manjian'] = min_cost_of_manjian
    
    # 距离处理
    data['Distance'].fillna(-1, inplace=True)
    null_distance = (data['Distance'] == -1).astype(int)
    data['null_distance'] = null_distance
    
    # 时间处理
    data['date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d')
    if 'Date' in data.columns.tolist():
        data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d')
    
    return data

主要优化点如下：

1. 使用了 apply 函数代替了 map 函数，因为 apply 函数可以返回Series而不是单个值，更加灵活。
2. 使用了 str.contains 函数代替了 map 函数中的字符串判断，因为 str.contains 更加简洁易读。
3. 使用了 .astype(int) 代替了 lambda 函数中的 if else 语句，因为 .astype(int) 更加高效。
4. 将同一操作的代码写在一起，更加清晰易懂。