创建包含特定字符串列和日均的新数据集

可以使用以下步骤：

1. 定义数据集的结构：确定需要的列和数据类型。例如，我们可以定义一个包含以下列的数据集：
   • ID：记录唯一标识符的整数列。
   • Name：包含特定字符串的文本列。
   • Average：记录每日平均值的数值列。

• 创建新的数据集：根据定义的结构，可以使用编程语言或数据库工具创建一个新的数据集。例如，使用Python可以使用pandas库创建一个DataFrame对象，它可以表示数据集。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 定义数据
data = {
    'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Name': ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Durian', 'Elderberry'],
    'Average': [10, 15, 12, 9, 11]
}

# 创建数据集
df = pd.DataFrame(data)

1. 处理特定字符串列：如果需要处理特定字符串列，可以使用字符串处理函数或正则表达式进行操作。例如，使用pandas的str.contains()函数可以筛选包含特定字符串的行。以下是一个示例：

# 筛选包含特定字符串的行
df_filtered = df[df['Name'].str.contains('rry')]

1. 处理日均列：对于日均列的处理，可以进行统计分析、可视化或其他操作。例如，使用pandas的describe()函数可以计算列的基本统计信息。以下是一个示例：

# 计算日均列的统计信息
avg_stats = df['Average'].describe()

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