共享单车之租赁需求预估第2关：特征工程

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetimedef transform_data(train_df):'''将train_df中的datetime划分成year、month、date、weekday、hour:param train_df:从bike_train.csv中读取的DataFrame:return:无'''#********* Begin *********#train_df['date'] = train_df.datetime.apply(lambda x:x.split()[0])train_df['hour'] = train_df.datetime.apply(lambda x:x.split()[1].split(':')[0]).astype('int')train_df['year'] = train_df.datetime.apply(lambda x:x.split()[0].split('-')[0]).astype('int')train_df['month'] = train_df.datetime.apply(lambda x: x.split()[0].split('-')[1]).astype('int')train_df['weekday'] = train_df.date.apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d').isoweekday())return train_df#********* End **********#

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