三张数据表中，投保人编号、医疗机构编号、索赔编号的数据类型不同一，将3个特征进行统一为字符型，方便后续构建欺诈发现模型特征提取。 将投保人信息表、医疗机构信息表中的更改变量。 索赔信息表中住院开始时间、住院结束时间的特征转为时间类型的python代码

以下是将三个特征统一为字符型，并将住院开始时间和住院结束时间转为时间类型的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据表
insured_info = pd.read_csv('insured_info.csv')
medical_info = pd.read_csv('medical_info.csv')
claim_info = pd.read_csv('claim_info.csv')

# 将投保人编号、医疗机构编号、索赔编号的数据类型转为字符型
insured_info['Insured_ID'] = insured_info['Insured_ID'].astype(str)
medical_info['Medical_ID'] = medical_info['Medical_ID'].astype(str)
claim_info['Claim_ID'] = claim_info['Claim_ID'].astype(str)

# 将投保人信息表、医疗机构信息表中的更改变量
insured_info.rename(columns={'Insured_Names': 'Insured_Name'}, inplace=True)
medical_info.rename(columns={'Medical_Names': 'Medical_Name'}, inplace=True)

# 将住院开始时间和住院结束时间转为时间类型
claim_info['Admission_Start'] = pd.to_datetime(claim_info['Admission_Start'])
claim_info['Admission_End'] = pd.to_datetime(claim_info['Admission_End'])

在这个示例中，我们首先使用Pandas库读取三个数据表（投保人信息表、医疗机构信息表和索赔信息表）。然后，我们使用astype方法将投保人编号、医疗机构编号和索赔编号的数据类型转换为字符型，以便后续的特征提取和欺诈检测。接下来，我们使用rename方法将投保人信息表和医疗机构信息表中的更改变量进行更名，以便后续的数据分析和建模。最后，我们使用pd.to_datetime方法将索赔信息表中的住院开始时间和住院结束时间转换为时间类型，以便后续的时间序列分析和建模。