统计每个省份的拒单率

为了统计每个省份的拒单率，需要先获得订单数据和用户数据。然后，可以按省份对订单进行分组，并计算每个省份的总订单数和拒单数。最后，将拒单数除以总订单数，即可得到每个省份的拒单率。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取订单数据和用户数据
orders = pd.read_csv('orders.csv')
users = pd.read_csv('users.csv')

# 合并订单数据和用户数据
data = pd.merge(orders, users, on='user_id')

# 按省份分组，计算总订单数和拒单数
province_stats = data.groupby('province').agg({'order_id': 'count', 'is_rejected': 'sum'})

# 计算拒单率
province_stats['rejection_rate'] = province_stats['is_rejected'] / province_stats['order_id']

# 输出结果
print(province_stats)

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际情况中可能需要根据具体数据结构进行修改。另外，如果需要更精细的统计，还可以考虑按城市、时间等因素进行分组统计。