要计算groupby的平均每周花费,需要按照周一到周日的时间范围进行分组,并计算每组的平均花费。
首先,需要将数据按照日期进行分组,将每个日期对应的花费进行累加。然后,根据每个日期所在的周一日期进行分组,将每个周一日期对应的花费进行累加。最后,根据每个周一日期所在的周数进行分组,将每个周数对应的花费进行累加,并计算每个周数的平均花费。
以下是一个示例的计算过程:
这个计算过程可以使用编程语言进行实现,例如Python的pandas库可以方便地进行数据分组和计算。
以下是一个示例的Python代码:
import pandas as pd
# 假设有一个包含日期和花费的数据表df,其中日期列名为"date",花费列名为"cost"
# df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', ...], 'cost': [10, 20, 30, ...]})
# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 按照日期进行分组,并计算每个日期对应的花费总和
daily_cost = df.groupby(df['date']).sum()['cost']
# 根据每个日期所在的周一日期进行分组,并计算每个周一日期对应的花费总和
weekly_cost = daily_cost.groupby(pd.Grouper(freq='W-MON')).sum()
# 根据每个周一日期所在的周数进行分组,并计算每个周数对应的花费总和
weekly_sum = weekly_cost.groupby(weekly_cost.index.week).sum()
# 计算每个周数的平均花费
weekly_avg = weekly_sum / 7
# 打印结果
print(weekly_avg)
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请注意,以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
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