源码解读学习-keggla-Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements

news_train_df['assetCodes'] = news_train_df['assetCodes'].str.findall(f"'([\w\./]+)'") 

语法：.str.findall()找出Series/Index中含括号内的
语法：f"’([\w./]+)’"，[\w./]+这部分是正则表达式，
\w：用于匹配字母，数字或下划线字符；.指一个字符；然后就看不懂了。。知道的小伙伴给我讲讲？

assetCodes_expanded = list(chain(*news_train_df['assetCodes']))

语法：list(chain(*))
实现举例： L=[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 合并成[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，合并多个list

assetCodes_index = news_train_df.index.repeat( news_train_df['assetCodes'].apply(len) )

语法：.apply(len) 获取该列长度，.repeat()

vc = series.value_counts()

语法：.value_counts()计算该列不同值的个数

x['assetCode'] = x['assetCode'].map(le_assetCode).fillna(-1).astype(int)

语法：map()会根据提供的函数对指定序列做映射。

market_train_df['time'] = market_train_df['time'].dt.floor('1D')

语法：dt.floor() 返回下舍整数 只返回整数部分

df_sentiment = news_train_df.loc[news_train_df['sentimentClass'] == i, 'assetName']

语法：.loc