帮我写一段Python 代码，现在有一个数据表，里面有日期，日期从6月到9月都有，帮我在数据表新增一列日期2，让日期2的日期为前一个日期的6个月之后

以下是Python代码：

import pandas as pd
import datetime

# 读取数据表
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转化为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 新增日期2列
df['日期2'] = df['日期'] - datetime.timedelta(days=6*30)

# 将日期2列转化为字符串类型
df['日期2'] = df['日期2'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

# 输出数据表
print(df)

解释一下代码的思路：

1. 首先使用 pandas 库的 `read_csv` 函数读取数据表。

2. 将日期列转化为日期类型，方便后面进行时间计算。

3. 新增日期2列，将日期减去 6 个月的时间间隔。这里使用了 Python 标准库中的 `datetime` 模块的 `timedelta` 函数，将时间间隔定义为 `days=6*30`。

4. 将日期2列转化为字符串类型，方便输出。

5. 最后输出数据表，可以看到新建的日期2列已经成功添加。