df['genres'] = df['genres'].apply(lambda x: [i['name'] for i in eval(x)]) df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date']) df['year'] = df['release_date'].dt.year df = df.drop('release_date', axis=1) 哪错了

这段代码可能会有以下问题：

1. 如果 `df['genres']` 中的数据是字符串，那么 `eval(x)` 可能会引起安全问题，因为 `eval()` 可以执行任何代码。建议使用 `ast.literal_eval()` 来安全地将字符串转换为列表。
2. 如果 `df['release_date']` 中的某些行包含无效日期，那么 `pd.to_datetime()` 可能会引发异常。建议使用 `errors='coerce'` 参数来处理这些行并将无效日期转换为空值NaN。
3. 如果 `df['release_date']` 中的某些行没有年份信息，那么 `dt.year` 可能会引发异常或返回不正确的结果。建议在转换日期之前检查是否所有行都有有效的年份信息。

因此，建议进行如下修改：

import ast

# 将字符串转换为列表
df['genres'] = df['genres'].apply(lambda x: [i['name'] for i in ast.literal_eval(x)])

# 转换日期并处理无效日期
df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'], errors='coerce')

# 检查是否所有行都有有效的年份信息
if df['release_date'].isnull().sum() > 0:
    # 处理缺失年份信息的行
    df.loc[df['release_date'].isnull(), 'year'] = np.nan
else:
    # 提取年份信息
    df['year'] = df['release_date'].dt.year

# 删除原始日期列
df = df.drop('release_date', axis=1)