sales_by_month = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M')).sum()sales_by_month = sales_by_month.reset_index()sales_by_month['month'] = sales_by_month['date'].apply(lambda x: x.strftime('%b'))plt.bar(sales_by_month['month'], sales_by_month['amount'], color='b')plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Sales by Month')解释一下这段代码

这段代码是用来计算并展示按月份统计的销售额的可视化图表。具体步骤如下：

首先，使用pandas库的groupby()函数按月份对数据框df中的日期列进行分组，然后使用sum()函数计算每月的销售额总和。结果保存在变量sales_by_month中。

接着，使用reset_index()函数重置索引，并添加一个新的列'month'，其中通过apply()函数将每月的日期转化为月份的缩写。

然后，使用matplotlib库的bar()函数创建一个柱状图，其中X轴为月份的缩写，Y轴为每月的销售额总和，颜色为蓝色。使用xlabel()和ylabel()函数分别添加X轴和Y轴的标签，使用title()函数添加标题'Sales by Month'。

最终，该代码将展示按月份统计的销售额的柱状图，以便更直观地查看销售额的变化趋势。