按日期计算某些行的平均值，并在Python pandas中创建新行

在Python pandas中，可以按日期计算某些行的平均值，并创建新行的方法如下：

1. 首先，确保已经导入了pandas库，并将数据加载到一个DataFrame中。

import pandas as pd

# 加载数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 确保日期列的数据类型为日期类型。

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

1. 使用pandas的groupby方法按日期进行分组，并计算平均值。

# 按日期分组并计算平均值
df_avg = df.groupby('日期')['数值'].mean().reset_index()

1. 将计算得到的平均值合并到原始DataFrame中。

# 合并平均值到原始DataFrame
df = pd.merge(df, df_avg, on='日期', how='left')

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按日期分组并计算平均值
df_avg = df.groupby('日期')['数值'].mean().reset_index()

# 合并平均值到原始DataFrame
df = pd.merge(df, df_avg, on='日期', how='left')

这样，就可以按日期计算某些行的平均值，并在Python pandas中创建新行了。

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