# 打标:领券后15天内消费为1,否则为0 data['label'] = list(map(lambda x, y: 1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0, data['date'], data['date_received']))改写该段代码
时间: 2024-03-12 12:46:29 浏览: 29
可以使用列表推导式来改写该段代码,如下所示:
```
data['label'] = [1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0 for x, y in zip(data['date'], data['date_received'])]
```
这里使用了`zip`函数将`data['date']`和`data['date_received']`两个Series对应的元素一一配对,然后在列表推导式中使用了`for`循环遍历这些元素对,计算两个日期之间的天数差并根据条件给出标签。这种写法更加简洁易懂。
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# 打标:领券后15天内消费为1,否则为0 data['label'] = list(map(lambda x, y: 1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0, data['date'], data['date_received']))
好的,你的第一个问题是如何对数据进行打标签,使得领券后15天内消费为1,否则为0。这可以通过以下代码实现:
```
data['label'] = list(map(lambda x, y: 1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0, data['date'], data['date_received']))
```
其中,`data['date']`代表用户消费的日期,`data['date_received']`代表用户领取优惠券的日期。利用`datetime`库中的`total_seconds()`方法,将两个日期的时间差转换为秒数,再除以一天的秒数,即可得到两个日期之间相差的天数。如果这个天数小于等于15,则将标签设为1,表示15天内消费;否则将标签设为0,表示未在15天内消费。
# 源数据 data = dataset.copy() # 打标:领券后15天内消费为1,否则为0 data['label'] = list(map(lambda x, y: 1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0, data['date'], data['date_received'])) # 返回 return data改写上述代码
以下是修改后的代码:
```
data = dataset.copy()
def label_function(date, date_received):
time_diff = (date - date_received).total_seconds() / (60 * 60 * 24)
return 1 if time_diff <= 15 else 0
data['label'] = data.apply(lambda row: label_function(row['date'], row['date_received']), axis=1)
return data
```
修改后的代码使用了一个自定义的函数 `label_function` 来计算每个样本的标签。这个函数接受两个参数 `date` 和 `date_received`,分别表示消费时间和领券时间。函数根据这两个时间计算它们之间的时间差(单位为天),然后判断时间差是否小于等于15天,如果是则返回1,否则返回0。
修改后的代码使用 `apply` 函数来对数据集中的每一行应用 `label_function` 函数,从而计算每个样本的标签。最后返回带有标签的数据集。