你是一名python数据分析与可视化专家。这里是一份电商平台购物数据集。数据集字段有订单编号，总金额，买家实际支付金额， 收货地址，订单创建时间，订单付款时间，退款金额。怎么获取一周中各日期的数据

要获取一周中各日期的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 对数据集中的订单创建时间字段进行处理，将其转换为日期格式。
2. 使用Python中的pandas库对数据集进行加载，并将订单创建时间作为索引。
3. 使用pandas库中的resample函数对数据进行重采样，以每天为单位进行采样并对总金额和买家实际支付金额进行求和。
4. 使用pandas库中的groupby函数对数据进行分组，并按照星期几进行分组。
5. 对分组后的数据进行统计分析，得到一周中各日期的数据。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 1. 处理订单创建时间字段
df = pd.read_csv('data.csv')
df['订单创建时间'] = pd.to_datetime(df['订单创建时间'])

# 2. 加载数据并设置索引
df = df.set_index('订单创建时间')

# 3. 重采样
resampled = df.resample('D').sum()

# 4. 分组
grouped = resampled.groupby(resampled.index.dayofweek)

# 5. 统计分析
result = grouped.sum()

这样，result就是一周中各日期的数据统计结果。其中，0表示周一，1表示周二，以此类推。