class OrderDetailInfoAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ["goods", "order",'datatime','username' ,"shopername","price", "count"] list_per_page = 5 list_filter = ["goods"] # 增加自定义按钮 actions = ['upload_file','export_as_excel' ]

这段代码是用于 Django 后台管理界面展示订单详情信息的。其中：

- `list_display` 定义了在列表中显示哪些字段；
- `list_per_page` 定义了每页显示多少条记录；
- `list_filter` 定义了可以根据哪些字段进行过滤；
- `actions` 定义了可用于批量处理的自定义按钮。

这里的 `goods` 是订单中的商品，`order` 是所属的订单，`datatime` 是下单时间，`username` 是下单用户，`shopername` 是商家名称，`price` 是商品价格，`count` 是商品数量。`list_filter` 中可以根据商品进行过滤。`actions` 中定义了两个自定义按钮，分别是上传文件和导出为 Excel 文件。这些参数都是可选的，可以根据需要进行配置。

相关问题

df.drop_duplicates(subset = ['DATATIME'],keep='first',inplace=True)

这段代码的作用是删除 DataFrame（数据框）df 中列名为 DATATIME 的重复行，只保留第一次出现的行。具体来说，参数 subset 指定了需要去重的列名，keep 参数指定了保留哪一个重复行，'first' 表示保留第一次出现的行，inplace 参数指定是否在原数据框上进行操作，True 表示在原数据框上进行修改，False 表示不修改原数据框而是返回一个新的数据框。

grouped_df = pd.DataFrame(grouped_df, columns=['datetime'])AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

这个错误提示表明你在尝试使用`.dt`属性（DataTime accessor）对`grouped_df` DataFrame 中的一个非日期时间（datetimelike）类型的列进行操作。`pd.DataFrame` 的 `.dt` 方法主要用于处理日期、时间和时间间隔等 datetime 类型的数据。

你给出的命令 `pd.DataFrame(grouped_df, columns=['datetime'])` 可能是在尝试创建一个新 DataFrame 并将旧 DataFrame 中的 'datetime' 列复制过去，但这不是一个正确的操作，特别是当试图使用 `.dt` 时。

如果你想要确保列 'datetime' 是 datetime 类型，你需要检查列的内容，如果是字符串或其他非datetime类型，你需要使用 `pd.to_datetime()` 函数将其转换。如果列本身已经是 datetime 类型，只是尝试使用 `.dt` 但不是有效操作，那么可能是对其他列使用了 `.dt`，或者是列名拼写错误。

解决这个问题的关键步骤是：

1. 确认 'datetime' 列是否已经转换为 datetime 类型。
2. 如果需要使用 `.dt`，确保你对的是 datetime 类型的列。

示例代码修复可能的样子：

if not isinstance(grouped_df['datetime'], pd.DatetimeIndex):
    grouped_df['datetime'] = pd.to_datetime(grouped_df['datetime'])
    
# 现在你可以安全地使用 grouped_df['datetime'].dt 接口