cxq80803716 / 2019-ccf-bdci-car_sales Goto Github PK

def get_stat_feature(df_,month): data = df_.copy() stat_feat = [] start = int((month-24)/3)*2 start += int((month-24)/4) start = start-1 if start >= 1 else start '历史月销量' for last in range(1, 17): tmp = data.copy() tmp['time_id'] = list(map(lambda x:x+last+start if x+last+start<=28 else -1,tmp['time_id'])) tmp = tmp[~tmp['time_id'].isin([-1])][['label','time_id','pro_id','model_id','body_id']] tmp = tmp.rename(columns={'label':'last_{0}_sale'.format(last)}) data = pd.merge(data,tmp,how='left',on=['time_id','pro_id','model_id','body_id']) if last <= 6: stat_feat.append('last_{0}_sale'.format(last))

这段代码中 关于start计算的意义以及选用range(1,17)的理由，如果方便的话能解答一下吗？

您好，我们是一家央企的人工智能公司（中译语通科技股份有限公司）主要从事大数据、智慧城市、机器翻译、知识图谱、语音识别、ocr识别等技术的研发，我是这边的技术负责人在github上看到您的开源系统很感兴趣，希望和您进一步沟通交流。

您可以加我微信：18611586751