你是一名python数据分析与可视化专家。这里是一份电商平台购物数据集。数据集字段有订单编号，总金额，买家实际支付金额， 收货地址，订单创建时间，订单付款时间，退款金额。怎么获取一个月中星期一到星期天的数据要求有代码和注解

好的，以下是获取一个月中星期一到星期天的数据的Python代码和注释：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将订单创建时间和订单付款时间转换为日期格式
data['订单创建时间'] = pd.to_datetime(data['订单创建时间'])
data['订单付款时间'] = pd.to_datetime(data['订单付款时间'])

# 提取订单创建时间中的日期和星期几，用于后续分组
data['日期'] = data['订单创建时间'].dt.date
data['星期几'] = data['订单创建时间'].dt.dayofweek

# 根据日期和星期几进行分组，统计总金额和买家实际支付金额
result = data.groupby(['日期', '星期几'])['总金额', '买家实际支付金额'].sum()

# 提取一个月中的星期一到星期天的数据
result = result.loc[(slice(None), range(7)), :]

# 输出结果
print(result)

注释：

- 第1行：导入pandas库，并简写为pd，方便后续使用。
- 第4行：使用pandas库的read_csv函数读取数据，并赋值给变量data。
- 第7行和第8行：使用pandas库的to_datetime函数将订单创建时间和订单付款时间转换为日期格式。
- 第11行和第12行：使用pandas库的dt属性提取订单创建时间中的日期和星期几，分别赋值给新的一列“日期”和“星期几”。
- 第15行：使用pandas库的groupby函数根据“日期”和“星期几”进行分组，并对“总金额”和“买家实际支付金额”进行求和。
- 第18行：使用pandas库的loc函数提取一个月中的星期一到星期天的数据。
- 第21行：使用Python的print函数输出结果。

这样，就可以获取一个月中星期一到星期天的总金额和买家实际支付金额的统计结果了。