现有奶茶店数据，有订单编号，门店编号，下单时间，杯数，请写一段Python代码，算出每个门店一周的杯数

假设我们有一个名为 `orders` 的数据框，其中包含 `order_id`、`store_id`、`order_time` 和 `cups` 四个字段，我们可以按照以下步骤计算每个门店一周的杯数：

1. 将 `order_time` 转换为日期类型，并提取出订单所在周的周一的日期；
2. 将数据按门店和周一日期进行分组，计算每个组的杯数之和。

以下是相应的Python代码：

import pandas as pd

# 假设订单数据保存在名为 orders.csv 的文件中
orders = pd.read_csv('orders.csv')

# 将 order_time 转换为日期类型，并提取出订单所在周的周一的日期
orders['order_time'] = pd.to_datetime(orders['order_time'])
orders['monday'] = orders['order_time'] - pd.to_timedelta(orders['order_time'].dt.dayofweek, unit='d')

# 按门店和周一日期进行分组，计算每个组的杯数之和
weekly_cups = orders.groupby(['store_id', 'monday'])['cups'].sum().reset_index()

# 输出结果
print(weekly_cups)

这段代码会输出每个门店每周的杯数，格式如下：

   store_id     monday  cups
0         1 2021-06-28    50
1         1 2021-07-05    60
2         2 2021-06-28    70
3         2 2021-07-05    80

其中，`store_id` 表示门店编号，`monday` 表示周一日期，`cups` 表示杯数。例如，第一行的意思是门店编号为 1 的门店在 2021 年 6 月 28 日这一周共卖出了 50 杯奶茶。