Q：週ごとの注文と各商品の売り上げを棒グラフで見たいです．

A：
まず，注文日をPythonのdatetime型に変換し，週ごとの情報を作成します．その後，商品ごとの週ごとの売上を計算します．以下に，Pythonとpandasを使用してこれを達成する方法を示します．

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pandas.api.types import CategoricalDtype

# 'order_date'をdatetime型に変換
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])

# 'order_date'を週の始まりでリサンプリングし，商品ごとに売上を合計
df_grouped = df.groupby('product').resample('W-MON', on='order_date')["sales"].sum().reset_index()

# データフレームを再構築して，週ごとの商品ごとの売上列を作成
df_pivot = df_grouped.pivot(index='order_date', columns='product', values='sales').fillna(0)

# プロダクトの順番を定義
product_order = sorted(df['product'].unique())
cat_type = CategoricalDtype(categories=product_order, ordered=True)
df_pivot = df_pivot.astype({col: 'float64' for col in df_pivot.columns})
df_pivot = df_pivot.reindex(product_order, axis=1)

# データをプロット
df_pivot.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(12,6))

# 軸ラベルとタイトルを設定
plt.xlabel('Order Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Weekly Sales by Product')

plt.show()

```
このコードでは，商品ごとにデータをグループ化し，その後で週ごとにリサンプルしています．その結果，各商品の週ごとの売上合計が計算されます．最後に，商品ごとの週ごとの売上を積み上げ棒グラフで表示しています．
