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『質問」
現在Simple Baselineの理解を深めています。

途中にでてきました

def aired_datetime(air):  
省略

の中身が自力で解読できず困っています。
どなたか教えて頂けないでしょうか？
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難しいと思います．理解の手助けができればと思います．
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import numpy as np
import pandas as pd
# メインデータを読み込んで見ます
X_train = pd.read_csv('/kaggle/input/data-science-summer2-osaka/train.csv')
#まずここが呼び出されるのはあとのapplyの部分で呼び出される
def aired_datetime(air):
    try:
        d = pd.to_datetime('2021-08-01') - pd.to_datetime(air.split(' to ')[0])
        d /= pd.Timedelta('1d')
    except:
        d = -9999
    return d
X_train['Aired'] = X_train['Aired'].apply(aired_datetime)
"""
#### 疑問1　airになにが入っているのだろうか
・print(air)でみる
"""
# メインデータを読み込んで見ます
X_train = pd.read_csv('/kaggle/input/data-science-summer2-osaka/train.csv')
def aired_datetime(air):
    print(air)#追記
    print("######")
    try:
        d = pd.to_datetime('2021-08-01') - pd.to_datetime(air.split(' to ')[0])
        d /= pd.Timedelta('1d')
    except:
        d = -9999
    return d
#簡略化のため行数を減らす．→行数を減らしても基本同じ処理を各行にするので問題ない 20行分でいろいろみる
X_train = X_train[:10]
X_train["Aired"]
X_train['Aired'] = X_train['Aired'].apply(aired_datetime)
#apply関数とはどうやら各行を順番に代入してくれる関数のようだ，（ここは調べるとでてくる）（並列処理ではないはず．．．）
#また上記の処理でaired_datetime関数が実行されていることがわかる．
#どうやら一行ずつX_train['Aired']のデータが入っている模様
"""
#### 疑問2　．Airedのなにが変化したかわからない
・一旦ゴールをみる

・列名を変更してAiredを更新しない（破壊的な変数変更をしない）
"""
# メインデータを読み込んで見ます
X_train = pd.read_csv('/kaggle/input/data-science-summer2-osaka/train.csv')
def aired_datetime(air):
    try:
        d = pd.to_datetime('2021-08-01') - pd.to_datetime(air.split(' to ')[0])
        d /= pd.Timedelta('1d')
    except:
        d = -9999
    return d
X_train['Aired_fix'] = X_train['Aired'].apply(aired_datetime)#列名変更
#みくらべてみる．
X_train['Aired_fix']
#みくらべてみる．
X_train['Aired']
#ほうほうなにやら1998年4月3日~1999年４月24が8521.0に変わっているようだ

#山本さんコメント
## Airedについては、ここでは期間の始まり？だけ取り出してそれがどれだけ以前かを取り出してみます。

#みたいです，なので，2021-08-01の何日前に放送が始まったかを示すのが8521のよう
8521/365
#23年前，だいたいあってそう．処理の前後だけわかった．
#あとは細かいステップを見ていこう・1998年4月3日~1999年４月24が8521.0に変える細いステップをみればよさそうだ．
#notebookはここまでにします．不明点あれば追記しますので，申し付けください．yone-moto