我来帮你逐个解决这两个问题：

分两种场景给出实现方式，按需选择：

场景1：列出每个提交的日期与详情 #

使用git log的格式化输出功能，直接生成包含日期、提交哈希和提交信息的列表：

git log --pretty=format:"%ad | %h | %s" --date=short

• %ad：显示作者提交日期
• --date=short：将日期统一格式化为YYYY-MM-DD，避免冗余的时间信息
• %h：提交的短哈希值（方便快速定位提交）
• %s：提交的标题信息

如果需要将结果保存为文件，直接重定向即可：

git log --pretty=format:"%ad | %h | %s" --date=short > git_commits_list.txt

场景2：按日期统计每日提交次数 #

如果需要统计每天的提交总数，用以下命令组合：

git log --pretty=format:"%ad" --date=short | sort | uniq -c

输出格式为次数 日期，比如5 2024-05-20表示5月20日有5次提交。

如果要直接生成CSV格式（日期在前，次数在后），用awk调整格式：

git log --pretty=format:"%ad" --date=short | sort | uniq -c | awk '{print $2","$1}' > git_commits_by_date.csv

假设你的原CSV每行格式为时间戳,无符号值（比如1716182400,3），这里提供两种简便实现方式：

方法一：Python标准库实现（无需额外依赖） #

写一段轻量脚本，处理逻辑清晰，适合小数据量：

import csv
from datetime import datetime

# 替换为你的输入输出文件路径
input_file = "your_source.csv"
output_file = "contributions_result.csv"

date_stats = {}

with open(input_file, 'r') as in_csv:
    reader = csv.reader(in_csv)
    # 如果原CSV有表头，取消下面一行的注释跳过表头
    # next(reader)
    
    for row in reader:
        timestamp = int(row[0])
        # 转换时间戳为YYYY-MM-DD格式（用utcfromtimestamp或fromtimestamp切换时区）
        date = datetime.utcfromtimestamp(timestamp).strftime("%Y-%m-%d")
        
        # 统计每日贡献次数（每一行算一次贡献）
        if date in date_stats:
            date_stats[date] += 1
        else:
            date_stats[date] = 1
            
        # 如果需要统计无符号值的总和，替换上面的统计代码为：
        # value = int(row[1])
        # date_stats[date] = date_stats.get(date, 0) + value

# 将结果写入CSV
with open(output_file, 'w', newline='') as out_csv:
    writer = csv.writer(out_csv)
    writer.writerow(["date", "contributions"])  # 写入表头
    # 按日期排序后写入
    for sorted_date in sorted(date_stats.keys()):
        writer.writerow([sorted_date, date_stats[sorted_date]])

方法二：Pandas实现（简洁高效，适合大数据量） #

如果已经安装了Pandas，代码会更简洁：

import pandas as pd

input_file = "your_source.csv"
output_file = "contributions_result.csv"

# 读取CSV，names参数替换为你的原CSV列名（如果有表头可省略）
df = pd.read_csv(input_file, names=["timestamp", "value"])
# 将时间戳转换为日期格式
df["date"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit='s').dt.strftime("%Y-%m-%d")

# 统计每日贡献次数
result = df.groupby("date").size().reset_index(name="contributions")
# 如果需要统计无符号值总和，替换为：
# result = df.groupby("date")["value"].sum().reset_index(name="contributions")

# 保存为CSV
result.to_csv(output_file, index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Korgan Rivera