如何使用Jupyter获取过去的六个月出货数据，但排除包含当月的数据？

在Jupyter Notebook中获取过去六个月的出货数据，并排除包含当月的数据，通常涉及Pandas库，它是一个强大的数据分析工具。假设你有一个名为`sales_data.csv`的CSV文件，其中包含日期列`date`和出货量列`shipments`。你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**:

   import pandas as pd
   from datetime import timedelta, datetime

2. **加载数据**:

   sales_df = pd.read_csv('sales_data.csv')

3. **转换日期列** (如果需要):

   sales_df['date'] = pd.to_datetime(sales_df['date'])

4. **计算六个月前的截止日期**:

   six_months_ago = datetime.now() - timedelta(days=6*30)

5. **过滤出六个月前的数据（不包括当前月份）**:

   mask = (sales_df['date'] > six_months_ago) & (sales_df['date'] < datetime.now().replace(day=1)) # 确保排除当月第一天的数据
   past_sales = sales_df.loc[mask]

6. **查看结果**:

   print(past_sales)

请注意，这个例子假设`date`列是以完整的日期形式存储的，如果不是，你需要调整日期处理部分。此外，这里我们简单地排除了当月的第一天，如果你有其他日期范围需求，可能需要进一步调整。