canteen1 = data.groupby('消费地点').size().loc['第一食堂']优化代码

可以使用`value_counts()`方法替代`groupby().size().loc[]`，代码如下：

canteen1 = data['消费地点'].value_counts()['第一食堂']

这样可以直接对整个DataFrame使用`value_counts()`方法，返回的是一个Series，然后直接使用索引获取指定食堂的数量。