,可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码,使用Python的pandas库实现上述步骤:
import pandas as pd
# 假设原始数据框为df,包含两列:日期和分数
# df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
# 'score': [80, 90, 70, 85]})
# 按日期对数据框进行分组,并计算平均分数
grouped_df = df.groupby('date')['score'].mean().reset_index()
# 创建新的数据框,包含日期和平均分数
new_df = pd.DataFrame({'date': grouped_df['date'], 'average_score': grouped_df['score']})
# 打印新的数据框
print(new_df)
在这个例子中,我们使用了pandas库的groupby函数对数据框按日期进行分组,并使用mean函数计算每个日期的平均分数。然后,我们创建了一个新的数据框new_df,包含日期和平均分数两列,并将分组后的数据填充到新的数据框中。最后,打印新的数据框new_df。
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