data = label_field.copy() data['Coupon_id'] = data['Coupon_id'].map(int) # 将Coupon_id列中float类型的元素转换为int类型,因为列中存在np.nan即空值会让整列的元素变为float data['Date_received'] = data['Date_received'].map( int) # 将Date_received列中float类型的元素转换为int类型,因为列中存在np.nan即空值会让整列的元素变为float # 返回的特征数据集 feature = data.copy() feature['week'] = feature['date_received'].map(lambda x: x.weekday()) # 星期几 feature['is_weekend'] = feature['week'].map(lambda x: 1 if x == 5 or x == 6 else 0) # 判断领券日是否为休息日 feature = pd.concat([feature, pd.get_dummies(feature['week'], prefix='week')], axis=1) # one-hot离散星期几 feature.index = range(len(feature)) # 重置index # 返回 return feature请改写这段代码而功能不变

以下是使用 apply 和 lambda 函数改写后的代码，功能与原代码相同：

data = label_field.astype({'Coupon_id': int, 'Date_received': int}, errors='ignore')
feature = data.copy()
feature[['week', 'is_weekend']] = feature[['date_received']].apply(lambda x: [x['date_received'].weekday(), int(x['date_received'].weekday() in [5, 6])], axis=1, result_type='expand')
feature = pd.concat([feature, pd.get_dummies(feature['week'], prefix='week')], axis=1)
feature = feature.reset_index(drop=True)
return feature

改写后的代码主要做了以下修改：

1. 使用 `astype` 函数将 `Coupon_id` 列和 `Date_received` 列的类型转换为整数类型，同时使用 `errors='ignore'` 参数忽略掉含有空值的行，避免出现类型转换错误的情况。
2. 使用 `apply` 函数，传入一个 lambda 函数，通过对 `date_received` 列中的日期字符串进行转换和处理，直接生成 `week` 和 `is_weekend` 两列新的特征。其中，`axis=1` 表示对每一行进行操作，`result_type='expand'` 表示将返回的 Series 拆分成多个列。
3. 使用 `pd.get_dummies` 函数对 `week` 列进行 one-hot 编码。
4. 使用 `reset_index` 函数重置索引，避免返回的特征数据集中出现不连续的索引。