val res = df .select( to_date(to_timestamp($"InvoiceDate", "M/d/yyyy H:mm")).as("date"), $"Quantity" ) .groupBy($"date") .sum("Quantity") .withColumnRenamed("sum(Quantity)", "totalQuantity") .orderBy($"date")

这是一个Spark DataFrame的代码片段，它的作用是将原始数据按照日期进行聚合，并统计每个日期的总销售数量。

具体来说，它首先使用`select`方法选择了两个字段：`InvoiceDate`和`Quantity`。其中，`$"InvoiceDate"`表示DataFrame中的一列，`to_timestamp`函数将其转换为时间戳格式，再使用`to_date`函数将时间戳转换为日期格式。这样就得到了一个新的名为`date`的列，表示每个订单的日期。同时，选择了`Quantity`列，表示每个订单的销售数量。

接着，它使用`groupBy`方法对`date`列进行分组，然后使用`sum`方法对`Quantity`列进行求和，得到每个日期的总销售数量。使用`withColumnRenamed`方法将新生成的列重命名为`totalQuantity`，方便后续处理。

最后，使用`orderBy`方法按照`date`列进行排序，得到了按照日期聚合后的DataFrame。

需要注意的是，这段代码使用了Spark的DataFrame API，并且其中的`$"InvoiceDate"`和`$"Quantity"`表示DataFrame中的列，`as`方法将新生成的列重命名为`date`，`groupBy`和`sum`方法用于对数据进行聚合。如果您想要运行这段代码，需要在Spark环境中使用Scala或Python编写程序，加载原始数据并创建DataFrame，然后将这段代码作为DataFrame的一部分进行处理。