data_2_1 = pd.merge(data1,data2,left_on='校园卡号',right_on='校园卡号') data_2_1 = data_2_1[data_2_1['消费类型']=='消费'] data_2_2 = pd.merge(data1,data3,on = '门禁卡号') import datetime from datetime import time # 取出食堂的消费记录数据 data_shitang = data2[(data2['消费地点'].map(lambda x:'食堂' in x)) & (data2['消费类型'] =='消费')] data_shitang['消费时间'] = pd.to_datetime(data_shitang.消费时间) def eating_time(x): y = [] for i in x: if time(5,0)<=i.time()<time(10,30): y.append('早餐') elif time(10,35)<=i.time()<time(16,30): y.append('午餐') elif time(16,30)<=i.time()<time(23,30): y.append('晚餐') else : y.append('不明确') return y data_shitang['就餐类型'] = eating_time(data_shitang['消费时间'])

这段代码中，首先通过merge函数将两个数据集data1和data2按照校园卡号进行合并，并筛选出消费类型为“消费”的记录。然后，使用merge函数将数据集data1和data3按照门禁卡号进行合并，并将结果保存在data_2_2中。接着，针对data2数据集，使用map函数和lambda表达式将包含“食堂”关键字的消费地点筛选出来，并将消费时间转换为datetime类型。最后，定义了一个函数eating_time，根据消费时间的时段将消费记录分为早餐、午餐、晚餐和不明确四种类型，并将结果保存在新的'就餐类型'列中。

相关问题

pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')和pd.merge(data,data1,left_on='VIN',right_on='VIN',how='left')有什么区别

这两个`merge()`函数的区别在于指定合并的列的方式。

1. `pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')`
- 这种用法是在两个DataFrame中都有名为'VIN'的列，它们的列名相同，通过`on`参数指定要合并的列名。
- 使用`how='left'`表示进行左连接，即以左边的DataFrame为基准，保留左边DataFrame中所有的行，并将右边DataFrame中匹配到的行合并进来。

2. `pd.merge(data, data1, left_on='VIN', right_on='VIN', how='left')`
- 这种用法是在两个DataFrame中有不同的列名，需要通过`left_on`和`right_on`参数分别指定左右两个DataFrame中用于合并的列名。
- 使用`how='left'`表示进行左连接，保留左边DataFrame中所有的行，并将右边DataFrame中匹配到的行合并进来。

总结区别：
- 在第一种用法中，两个DataFrame中要合并的列名相同，只需要使用`on`参数指定列名即可。
- 在第二种用法中，两个DataFrame中要合并的列名不同，需要使用`left_on`和`right_on`参数分别指定左右两个DataFrame中的列名。

希望这样解释清楚了这两种用法的区别。如果还有其他问题，请随时提问。

all_data = pd.merge(data, data1, left_on = '商品id', right_on = '商品ID', how = 'inner') all_data.head()

这段代码是将两个数据框（data和data1）根据它们的“商品id”列和“商品ID”列进行内连接（inner join）操作，得到一个新的数据框all_data。其中，“left_on”参数指定了左侧数据框中用于连接的列名，“right_on”参数指定了右侧数据框中用于连接的列名，“how”参数指定了连接方式。内连接会保留两个数据框中都有的“商品id”和“商品ID”列的交集部分，并将它们合并到一起。最后，all_data.head()命令用于查看合并后的数据框前几行的数据。