如何创建一个展示售货机C在6月订单量的热力图？这个图表应将横坐标表示为按天划分的时间，纵坐标表示为按小时划分的时间单位。python,通过访问’new_task1-1C-6666.csv’的文件里的数据，时间信息在一列%d %H

要在Python中创建一个展示售货机C在6月订单量的热力图，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要安装一些必要的库，如`pandas`, `matplotlib`, 和 `seaborn`。如果还没安装，可以运行：

   pip install pandas matplotlib seaborn

2. 使用`pandas`读取CSV文件，并加载数据：

   import pandas as pd

   df = pd.read_csv('new_task1-1C-6666.csv')

3. 确保“%d %H”格式的日期时间列已经被解析成datetime类型：

   if 'date_time_column' not in df.columns:
       df['date_time_column'] = pd.to_datetime(df['%d %H'])

4. 提取月份和小时信息：

   df['month'] = df['date_time_column'].dt.month
   df['hour'] = df['date_time_column'].dt.hour

5. 创建一个透视表来计算每天每个小时的订单数：

   daily_hourly_orders = df.groupby(['month', 'hour']).size().reset_index(name='order_count')

6. 使用`seaborn`创建热力图：

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt

   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
   sns.heatmap(daily_hourly_orders.pivot(index='month', columns='hour', values='order_count'), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt="g")
   ax.set_xlabel('Month (June only)')
   ax.set_ylabel('Hour')
   ax.set_title('Sales Heatmap for June - Order Volume by Hour')
   plt.show()

7. 如果需要，还可以添加网格线和标题等个性化设置。

完成以上步骤后，你就得到了一个展示售货机C在六月订单量的热力图，横坐标表示日期，纵坐标表示时间。

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