sales_mdf = pd.merge(sales_sdf, sales_sdf[["metric", "month", "value"]], left_on=[ "metric", "last_month"], right_on=["metric", "month"], suffixes=["", "_last_month"], how="left") sales_mdf.loc[sales_mdf["month"].map( lambda x:x.month) == 2, "value_last_month"] = 0 sales_mdf = sales_mdf.assign( value_added=sales_mdf["value"] - sales_mdf["value_last_month"]) sales_mdf

这段代码的功能如下：

1. `sales_mdf = pd.merge(sales_sdf, sales_sdf[["metric", "month", "value"]], left_on=["metric", "last_month"], right_on=["metric", "month"], suffixes=["", "_last_month"], how="left")`：将 `sales_sdf` 数据框和从 `sales_sdf` 中选取的 `"metric", "month", "value"` 三列组成的数据框进行左连接，连接条件是 `sales_sdf` 的 `"metric", "last_month"` 两列和选取的数据框的 `"metric", "month"` 两列相等，连接后的数据框为 `sales_mdf`，同时新增了 `value_last_month` 一列。

2. `sales_mdf.loc[sales_mdf["month"].map(lambda x:x.month) == 2, "value_last_month"] = 0`：将 `sales_mdf` 中 `"month"` 为 2 的行的 `"value_last_month"` 设置为 0。

3. `sales_mdf = sales_mdf.assign(value_added=sales_mdf["value"] - sales_mdf["value_last_month"])`：在 `sales_mdf` 中新增一列 `value_added`，其值为 `value` 列减去 `value_last_month` 列的差值。

4. `sales_mdf`：返回处理后的 `sales_mdf` 数据框。