一共178个文件，每个文件第一列为站点，第二列为年，第三列为月，第四列为日，第五列为降水，统计1954-1-1日到2020-12-31日，每一日有几个站点有数据，若有数据的站点数大于三分之二，则计算当日所有站点的算术平均值

好的，我了解了你的问题。为了解决这个问题，我们需要编写一些代码来处理数据。以下是一种可能的解决方案：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["station", "year", "month", "day", "rain"])

# 将日期转换为日期类型
data["date"] = pd.to_datetime(data[["year", "month", "day"]])

# 按日期统计每一日有几个站点有数据
daily_counts = data.groupby("date").agg({"station": pd.Series.nunique})

# 生成一个包含所有日期的日期范围
date_range = pd.date_range(start="1954-01-01", end="2020-12-31", freq="D")

# 用 0 填充缺失的日期
daily_counts = daily_counts.reindex(date_range, fill_value=0)

# 计算每一日有数据的站点数占总站点数的比例
frac_with_data = daily_counts / data["station"].nunique()

# 找出有数据的站点数占比大于 2/3 的日期
relevant_dates = frac_with_data[frac_with_data > 2/3].index

# 筛选出符合条件的数据
relevant_data = data[data["date"].isin(relevant_dates)]

# 计算每一日的算术平均值
daily_means = relevant_data.groupby("date").agg({"rain": np.mean})

这段代码的功能是读取数据文件，并按照日期统计每一日有几个站点有数据。然后，我们找出有数据的站点数占比大于 2/3 的日期，并筛选出符合条件的数据。最后，我们计算每一日的算术平均值。