使用客户订单列表“order _ list. csv”文件中的数据, 计算售货机 2018 年中每月的订单数。用spoon软件

首先，为了计算售货机在2018年每个月的订单数，你需要使用Python的数据分析库pandas来处理CSV文件，并利用spoon软件可能是为了可视化结果。以下是基本步骤：

1. **导入必要的库**:

   import pandas as pd

2. **读取CSV文件**:

   order_list_df = pd.read_csv('order_list.csv')

3. **检查日期列并转换**:
确保订单时间列是以日期格式保存的。如果是字符串，需要将其转换为datetime格式：

   if 'Order Date' not in order_list_df.columns:
       print("Please check the file and make sure there's a column named 'Order Date'")
   else:
       order_list_df['Order Date'] = pd.to_datetime(order_list_df['Order Date'])

4. **筛选2018年的数据**:

   year_mask = order_list_df['Order Date'].dt.year == 2018
   data_2018 = order_list_df[year_mask]

5. **按月分组并计算订单数**:

   monthly_orders = data_2018.groupby(data_2018['Order Date'].dt.month)['Order ID'].nunique()

6. **如果要用spoon软件展示结果**:
spoon可能是一个可视化工具，可以将`monthly_orders`转换成DataFrame，然后用它的图表功能显示月份与订单数的关系。例如：

   monthly_orders_df = monthly_orders.reset_index(name='Orders per Month')
   spoon(monthly_orders_df, 'Month', 'Orders per Month')

请注意，上述代码假设CSV文件存在并且格式正确，实际操作时请根据实际情况调整。如果你的spoon函数需要额外配置，记得查阅其官方文档。