# 复制传入的 DataFrame df1 = df.copy() # 将 ordertime 列转换为时间格式 df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df1['ordertime']) # 创建一个 20x8 的画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 将 ordertime 根据 30 分钟的时间段进行分组，并将时间段格式化为 HH:MM-HH:MM 的形式 s = df1['ordertime'].dt.floor('30T') df1['ordertime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.Timedelta(29 * 60, unit='s')).dt.strftime("%H:%M") # 统计每个时间段内的数据条数 timedf1 = df1.groupby('ordertime')['id'].count() # 获取 x 轴和 y 轴的数据 timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values # 将 x 轴标签旋转 60 度，并绘制时间图表 plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) # 显示画布 plt.show()解释各代码作用

这段代码主要是对一个时间序列数据进行可视化分析。具体来说：

1. `df.copy()` 复制了原始数据，避免修改原始数据。

2. `pd.to_datetime(df1['ordertime'])` 将 `ordertime` 列转换为 Pandas 中的时间格式。

3. `plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)` 创建一个宽为 20 英寸、高为 8 英寸的画布，并设置 DPI 为 80。

4. `df1['ordertime'].dt.floor('30T')` 将 `ordertime` 列按照 30 分钟的时间段进行分组，返回一个时间序列。

5. `s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.Timedelta(29 * 60, unit='s')).dt.strftime("%H:%M")` 将时间段格式化为 HH:MM-HH:MM 的形式。

6. `df1.groupby('ordertime')['id'].count()` 统计每个时间段内的数据条数。

7. `timedf1.index` 和 `timedf1.values` 分别得到 x 轴和 y 轴的数据。

8. `plt.xticks(rotation=60)` 将 x 轴标签旋转 60 度。

9. `plt.plot(timedf_x, timedf_y)` 绘制时间图表。

10. `plt.show()` 显示画布。