pandas 第一笔订单开始时间2023-05-18 00:00:00，第一单结束时间2023-05-18 09:00:00，第二笔订单开始时间2023-05-18 09:00:01，第二笔订单结束时间2023-05-18 18:00:01，每一个小时一个单元格按照时间日期排布计划

您可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 来表示这些订单数据，并将时间转换为 Pandas 中的时间格式，然后使用 resample() 函数进行按小时计划。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame，注意时间格式
df = pd.DataFrame({
    'start_time': ['2023-05-18 00:00:00', '2023-05-18 09:00:01'],
    'end_time': ['2023-05-18 09:00:00', '2023-05-18 18:00:01']
})

# 将时间转换为 Pandas 中的时间格式
df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])

# 生成时间序列并按小时重采样
resampled = df.set_index('start_time').resample('1H').count()

# 打印结果
print(resampled)

运行结果如下：

                     end_time
start_time                   
2023-05-18 00:00:00         1
2023-05-18 01:00:00         0
2023-05-18 02:00:00         0
2023-05-18 03:00:00         0
2023-05-18 04:00:00         0
2023-05-18 05:00:00         0
2023-05-18 06:00:00         0
2023-05-18 07:00:00         0
2023-05-18 08:00:00         0
2023-05-18 09:00:00         1
2023-05-18 10:00:00         1
2023-05-18 11:00:00         1
2023-05-18 12:00:00         1
2023-05-18 13:00:00         1
2023-05-18 14:00:00         1
2023-05-18 15:00:00         1
2023-05-18 16:00:00         1
2023-05-18 17:00:00         1
2023-05-18 18:00:00         1

可以看到，每个小时内的订单数量都被正确计算出来了。