在Python中,可以使用pandas库来将列按日期分组并计算平均值。首先,需要确保日期列的数据类型为datetime。可以使用to_datetime方法将日期列转换为datetime类型。然后,使用groupby方法按日期列进行分组,然后使用mean方法计算平均值。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将日期列转换为datetime类型
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
# 按日期分组并计算平均值
result = data.groupby(data['日期'].dt.date)['数值'].mean()
print(result)
在上面的代码中,假设数据文件名为data.csv,其中包含两列数据:日期和数值。首先,使用read_csv方法读取数据。然后,使用to_datetime方法将日期列转换为datetime类型。接下来,使用groupby方法按日期列进行分组,并使用mean方法计算平均值。最后,将结果打印出来。
以上就是将列按日期分组并从Python中的另一列中获取平均值的方法。关于pandas库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云提供的pandas文档:pandas文档
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