canteen2 = data['消费地点'].apply(str).str.contains('第二食堂').sum()优化代码

可以使用以下代码进行优化：

canteen2 = data['消费地点'].str.count('第二食堂')

这里使用了 `str.count()` 方法来计算包含字符串 '第二食堂' 的次数，可以避免使用 `apply()` 方法，从而提高代码效率。同时，由于 `str.count()` 方法只会返回整数类型的结果，因此也不需要使用 `sum()` 方法将所有结果相加。

相关问题

canteen1 = data['消费地点'].str.count('第一食堂')优化代码

可以使用 Pandas 的 `value_counts()` 函数来统计每个消费地点出现的次数，然后获取第一食堂出现的次数即可，不需要使用 `str.count()` 函数。

下面是优化代码的示例：

canteen1 = data['消费地点'].value_counts()['第一食堂']

这里先使用 `value_counts()` 统计每个消费地点出现的次数，返回一个 Pandas Series 对象。然后对这个对象进行索引，获取第一食堂出现的次数。

canteen1 = data.groupby('消费地点').size().loc['第一食堂']优化代码

可以使用`value_counts()`方法替代`groupby().size().loc[]`，代码如下：

canteen1 = data['消费地点'].value_counts()['第一食堂']

这样可以直接对整个DataFrame使用`value_counts()`方法，返回的是一个Series，然后直接使用索引获取指定食堂的数量。