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如何计算前一天的均价，按分组过滤？

计算前一天的均价，按分组过滤可以通过以下步骤实现：

首先，获取前一天的日期。可以使用编程语言中的日期函数或库来获取当前日期，并减去一天得到前一天的日期。
从数据库或数据源中获取前一天的交易数据。根据具体情况，可以使用SQL查询语句或API调用来获取数据。确保获取的数据包含交易日期、价格和分组信息。
对获取的数据进行分组。根据分组的需求，可以使用编程语言中的分组函数或库来对数据进行分组。例如，使用SQL的GROUP BY语句或Python的pandas库的groupby函数。
对每个分组计算均价。对于每个分组，计算价格的平均值即为均价。可以使用编程语言中的聚合函数或库来计算均价。例如，使用SQL的AVG函数或Python的pandas库的mean函数。
根据需要进行过滤。根据分组的需求，可以使用编程语言中的过滤函数或库来过滤数据。例如，使用SQL的WHERE子句或Python的pandas库的条件筛选。

以下是一个示例答案，供参考：

计算前一天的均价，按分组过滤的步骤如下：

获取前一天的日期：使用Python的datetime库获取当前日期，并减去一天得到前一天的日期。
从数据库中获取前一天的交易数据：假设我们使用MySQL数据库，可以使用以下SQL查询语句获取前一天的交易数据：
从数据库中获取前一天的交易数据：假设我们使用MySQL数据库，可以使用以下SQL查询语句获取前一天的交易数据：
对获取的数据进行分组：使用SQL的GROUP BY语句按group_id进行分组。
对获取的数据进行分组：使用SQL的GROUP BY语句按group_id进行分组。
对每个分组计算均价：使用SQL的AVG函数计算每个分组的均价。
根据需要进行过滤：使用SQL的WHERE子句根据特定条件进行过滤。

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原文链接：https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html

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