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

merged_data = pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')是实现什么功能

`merged_data = pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')`这行代码的功能是将两个DataFrame对象 `data_frame` 和 `data_frame1` 按照共同的列名 `'VIN'` 进行左连接操作，并将结果赋值给新的DataFrame对象 `merged_data`。

左连接是一种合并操作，它基于指定的列（在这里是 `'VIN'` 列），将两个DataFrame对象按照共同的列值进行匹配，并将匹配成功的行合并在一起。左连接的含义是以`data_frame`为主表，将匹配到的`data_frame1`中的行合并到结果中。

具体来说，左连接的行为如下：
- 对于`data_frame`中的每一行，根据 `'VIN'` 列的值，在`data_frame1`中找到匹配的行。
- 如果在`data_frame1`中找到了匹配的行，则将该行与`data_frame`中的对应行合并，并将合并结果添加到`merged_data`中。
- 如果在`data_frame1`中找不到匹配的行，则将`data_frame`中的对应行与缺失值（NaN）合并，并将合并结果添加到`merged_data`中。

左连接操作使得我们可以根据共同的列值将两个DataFrame对象进行关联，从而进行数据合并、拼接或者筛选等操作。

需要注意的是，`how='left'`参数表示使用左连接方式，即以`data_frame`为主表，保留`data_frame`的所有行，同时匹配合并`data_frame1`中的匹配行。如果某行在`data_frame1`中没有匹配到对应的行，则在合并结果中会出现缺失值。

解释data=pd.merge(df1,df2,on='C')

这行代码是将两个数据框 df1 和 df2 按照列 'C' 进行合并，生成一个新的数据框 data。具体来说，这个操作会将 df1 和 df2 中所有 'C' 列相同的行进行合并，生成一个新的数据框，新的数据框中包含了 df1 和 df2 中的所有列。其中，df1 和 df2 是被合并的两个数据框。on='C' 表示按照列 'C' 进行合并，即列 'C' 为合并的键。如果 df1 和 df2 中没有完全相同的列，则可以使用 left_on 和 right_on 参数来指定左右两个数据框中进行合并的列。