加载数据集并进行数据预处理将订单日期order_date转换为日期格式然后根据日期确定是否为节假日将其标记为1否则标记为0

以下是一个示例代码，可以实现加载数据集并进行数据预处理：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 加载数据集
df = pd.read_csv('orders.csv')

# 将订单日期转换为日期格式
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])

# 确定节假日日期列表
holidays = [datetime(2021, 1, 1), datetime(2021, 2, 12), datetime(2021, 2, 13), datetime(2021, 2, 14), datetime(2021, 4, 4), datetime(2021, 4, 5), datetime(2021, 5, 1), datetime(2021, 6, 14), datetime(2021, 9, 20), datetime(2021, 10, 1), datetime(2021, 10, 2), datetime(2021, 10, 3), datetime(2021, 10, 4), datetime(2021, 10, 5), datetime(2021, 10, 6), datetime(2021, 10, 7)]

# 根据日期确定是否为节假日，并将其标记为1或0
df['is_holiday'] = df['order_date'].apply(lambda x: 1 if x in holidays else 0)

在上述代码中，我们首先使用pandas库中的read_csv函数加载数据集，然后将订单日期转换为日期格式。为了确定节假日日期列表，我们手动创建了一个包含所有节假日日期的列表。最后，我们使用apply函数遍历每个订单日期，并根据是否在节假日日期列表中将其标记为1或0，最终得到一个新的列is_holiday