data文件只取order_date和ord_qty两列，并将相同的order_date数值将ord_qty累加和来合并，存入csv怎么写

您可以使用pandas库来操作csv文件，代码如下：

import pandas as pd

# 读取原csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 只取order_date和ord_qty两列
df = df.loc[:, ['order_date', 'ord_qty']]

# 按照order_date分组，将相同的order_date数值将ord_qty累加
df = df.groupby('order_date').sum()

# 将结果存入新的csv文件中
df.to_csv('result.csv')

我们将会得到一个包含合并数据的csv文件，其中每一行表示一个唯一日期的累加数量。

相关问题

data文件只取order_date和ord_qty两列存入csv

文件，应该怎么操作？

你可以使用Python中的pandas库，先读取原始的data文件，然后选择需要的两列数据，最后使用DataFrame.to_csv()保存到csv文件中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取data文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择需要的两列数据
df = df[['order_date', 'ord_qty']]

# 保存到csv文件中
df.to_csv('data_new.csv', index=False)

这样，你就可以将只包含order_date和ord_qty两个字段的新文件data_new.csv保存下来了。

促销（如618、双十一等）对产品需求量的影响；训练数据（order_train0.csv）包括：order_date（订单日期,ord_qty （订单需求量）用python代码实现，代码里要有可视化代码

好的，我明白了。关于您的问题，促销活动对产品需求量的影响是很显著的。通常，促销活动都会吸引更多的消费者来购买产品，从而导致需求量的增加。在618、双十一等大型促销活动期间，往往会出现购买热潮，很多消费者都会在此期间选择购买自己需要的商品。因此，促销活动可以促进需求量的增长，带动销售额的提升。

接下来，我将用 Python 代码实现可视化分析这一问题。首先，我们需要用 pandas 库读取训练数据（order_train0.csv），并将其转化为 DataFrame 格式，以方便数据分析。

import pandas as pd

# 读取训练数据
df = pd.read_csv('order_train0.csv')

# 查看数据前5行
print(df.head())

接下来，我们将根据订单日期（order_date）和订单需求量（ord_qty）绘制折线图，以分析促销活动对需求量的影响。

import matplotlib.pyplot as plt

# 根据订单日期和订单需求量绘制折线图
plt.plot(df['order_date'], df['ord_qty'])
plt.xlabel('Order Date')
plt.ylabel('Order Qty')
plt.title('Order Qty vs Order Date')
plt.show()

运行这段代码后，我们可以得到一个订单需求量与订单日期的折线图，以便我们更直观地观察不同时期的销售情况和促销活动对需求量的影响。

希望这个回答能够帮到您，如果您有其他的问题或需要进一步的帮助，请告诉我。