1. 赛题背景
校园一卡通是集身份认证、金融消费、数据共享等多项功能于一体的信息集成系统。在为师生提供优质、高效信息化服务的同时，系统自身也积累了大量的历史记录，其中蕴含着学生的消费行为以及学校食堂等各部门的运行状况等信息。
很多高校基于校园一卡通系统进行“智慧校园”的相关建设，例如《扬子晚报》2016年 1月 27日的报道：《南理工给贫困生“暖心饭卡补助”》。
不用申请，不用审核，饭卡上竟然能悄悄多出几百元……记者昨天从南京理工大学独家了解到，南理工教育基金会正式启动了“暖心饭卡”
项目，针对特困生的温饱问题进行“精准援助”。
项目专门针对贫困本科生的“温饱问题”进行援助。在学校一卡通中心，教育基金会的工作人员找来了全校一万六千余名在校本科生 9 月中旬到
11月中旬的刷卡记录，对所有的记录进行了大数据分析。最终圈定了 500余名“准援助对象”。
南理工教育基金会将拿出“种子基金”100万元作为启动资金，根据每位贫困学生的不同情况确定具体的补助金额，然后将这些钱“悄无声息”的打入学生的饭卡中，保证困难学生能够吃饱饭。
——《扬子晚报》2016年 1月 27日：南理工给贫困生“暖心饭卡补助”本赛题提供国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据，希望参赛者使用
数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，分析学生在校园内的学习生活行为，为改进学校服务并为相关部门的决策提供信息支持。
2. 分析目标
-
1. 分析学生的消费行为和食堂的运营状况，为食堂运营提供建议。
-
2. 构建学生消费细分模型，为学校判定学生的经济状况提供参考意见。
3. 数据说明
附件是某学校 2019年 4月 1 日至 4月 30日的一卡通数据
一共3个文件：data1.csv、data2.csv、data3.csv
4. 数据预处理
将附件中的
data1.csv、data2.csv、data3.csv三份文件加载到分析环境，对照附录一，理解字段含义。探查数据质量并进行缺失值和异常值等方面的必要处理。将处理结果保存为“task1_1_X.csv”（如果包含多张数据表，X可从
1 开始往后编号），并在报告中描述处理过程。
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir('/home/kesci/input/2019B1631')
data1 = pd.read_csv("data1.csv", encoding="gbk")
data2 = pd.read_csv("data2.csv", encoding="gbk")
data3 = pd.read_csv("data3.csv", encoding="gbk")
data1.head(3)
data1.columns = ['序号', '校园卡号', '性别', '专业名称', '门禁卡号']
data1.dtypes