现有一份数据，为用户历史购买订单，字段为：购买日期、用户购买品类、购买品牌、购买斤数；请用python输出一张图，列为用户购买品类，横轴为日期，显示每个品类下购买品牌及对应购买斤数随时间的走势，对于连续一段时间购买同一个品牌做聚合显示，购买斤数越多颜色越深

为了创建这样的图表，你可以使用Python的数据分析库pandas以及数据可视化库matplotlib或seaborn。这里是一个简化的步骤说明：

首先，假设你已经有了数据集`df`，它是一个包含上述字段的DataFrame：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设df是你处理过的数据
df['购买日期'] = pd.to_datetime(df['购买日期'])  # 将日期字符串转换为日期格式

# 按照日期和品类分组，并计算每组的购买品牌和总斤数
grouped_data = df.groupby(['购买日期', '用户购买品类']).agg({'购买品牌': 'first', '购买斤数': 'sum'})

# 转换数据结构以便于绘图，将日期作为索引
grouped_data = grouped_data.reset_index().pivot_table(index='购买日期', columns='用户购买品类', values='购买斤数')

# 创建热力图，颜色深度表示购买斤数
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(grouped_data, cmap='coolwarm', linewidths=0.5)
plt.title('用户购买品类随时间的趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('购买品类')
plt.colorbar(label='购买斤数')
plt.show()

# 对于连续购买同一个品牌的聚合，可以使用rolling()函数：
agg_data = grouped_data.rolling('窗口大小').sum()  # 根据需要设置窗口大小
agg_data.style.background_gradient(cmap='YlGnBu', low=0, high=agg_data.max().max())  # 颜色渐变，颜色由购买斤数决定

别忘了替换`窗口大小`为你希望使用的聚合时间段。