data=pd.merge(train_df,store_df,on='store_nbr')

这行代码是将两个数据集根据'store_nbr'列进行合并。其中，train_df是一个数据框，存储着训练数据的相关信息，而store_df是另一个数据框，存储着商店的相关信息。通过使用‘store_nbr’列，将两个数据集进行连接，得到一个新的数据集data。

合并后的数据集data将包含train_df和store_df中所有的列，且每一行都是根据'store_nbr'值进行匹配的结果。

这种合并操作可以使我们在训练数据的基础上，增加更多关于商店的信息，如商店的位置、大小、类型等等。这样，在进行数据分析和建模时，我们可以更全面地考虑到商店的影响因素。

在实际操作中，进行数据合并的前提是两个数据集中的'store_nbr'列必须具有相同的命名和数据类型。同时，如果两个数据集中的'store_nbr'列存在缺失值或重复值，合并操作可能会导致一些问题，需要做进一步的处理。

总之，通过这行代码的合并操作，我们可以更深入地分析训练数据，并结合商店的相关信息，得到更准确、全面的结果，提高我们对数据的理解和模型的建立。