jupyter notebook新增一列订单日期 ，将订单日期转化为精度为月份的数据列astype('datetime64[M]') ,筛选没有退款的订单, 按月份统计产品购买数量，消费金额，消费次数，消费人数 ,绘图操作（四个图，同一画布） # 每月产品购买数量 #多个绘图，两行两列 占据第一个位置 # 默认折线图 #设置图像标题为每月的产品购买数量 # 每月产品消费金额 #两行两列 占据第二个位置 # 默认折线图 # 每月产品消费次数 # 每月产品消费人数 同上,

好的，我已经明白您的要求了。下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 新增订单日期列并转换为月份精度
data["订单日期"] = pd.to_datetime(data["订单日期"])
data["订单月份"] = data["订单日期"].astype("datetime64[M]")

# 筛选没有退款的订单
data = data[data["是否退款"] == "否"]

# 按月份统计产品购买数量、消费金额、消费次数、消费人数
grouped = data.groupby("订单月份").agg({"产品数量": "sum", "实付金额": "sum", "订单ID": "count", "买家ID": "nunique"})
grouped.columns = ["产品购买数量", "消费金额", "消费次数", "消费人数"]

# 绘制每月产品购买数量折线图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(grouped.index, grouped["产品购买数量"])
plt.title("每月产品购买数量")

# 绘制每月产品消费金额折线图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(grouped.index, grouped["消费金额"])
plt.title("每月产品消费金额")

# 绘制每月产品消费次数折线图
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(grouped.index, grouped["消费次数"])
plt.title("每月产品消费次数")

# 绘制每月产品消费人数折线图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(grouped.index, grouped["消费人数"])
plt.title("每月产品消费人数")

# 显示图像
plt.tight_layout()
plt.show()

解释一下上面的代码：

1. 首先读取了一个名为 `data.csv` 的数据文件。
2. 接着新增了一个名为 `订单日期` 的列，并将其转换为月份精度。
3. 筛选了没有退款的订单。
4. 使用 `groupby()` 方法按月份统计了产品购买数量、消费金额、消费次数、消费人数。
5. 使用 `subplot()` 方法将四个图像绘制在同一个画布上，并设置其位置。
6. 最后使用 `tight_layout()` 方法调整画布布局，并使用 `show()` 方法显示图像。

希望这个代码对您有所帮助！