df1 = df.copy() df1['ordertime'] = df1['ordertime'].dt.time df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df.ordertime) plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) s = df1['ordertime'].dt.floor('30T') df1['ordertime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s+pd.Timedelta(29*60,unit='s')).dt.strftime("%H:%M") timedf1 = df1.groupby('ordertime')['id'].count() timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show()帮我简化代码和加上注释

下面是简化后的代码和注释：

# 复制传入的 DataFrame
df1 = df.copy()

# 将 ordertime 列转换为时间格式
df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df1['ordertime'])

# 创建一个 20x8 的画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 将 ordertime 根据 30 分钟的时间段进行分组，并将时间段格式化为 HH:MM-HH:MM 的形式
s = df1['ordertime'].dt.floor('30T')
df1['ordertime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.Timedelta(29 * 60, unit='s')).dt.strftime("%H:%M")

# 统计每个时间段内的数据条数
timedf1 = df1.groupby('ordertime')['id'].count()

# 获取 x 轴和 y 轴的数据
timedf_x = timedf1.index
timedf_y = timedf1.values

# 将 x 轴标签旋转 60 度，并绘制时间图表
plt.xticks(rotation=60)
plt.plot(timedf_x, timedf_y)

# 显示画布
plt.show()

这段代码主要实现了按照时间段统计数据条数并绘制时间图表的功能。首先将 DataFrame 复制一份，并将 ordertime 列转换为时间格式。然后创建一个 20x8 的画布，将 ordertime 根据 30 分钟的时间段进行分组，并将时间段格式化为 HH:MM-HH:MM 的形式。接着统计每个时间段内的数据条数，获取 x 轴和 y 轴的数据，并将 x 轴标签旋转 60 度。最后绘制时间图表并显示画布。