按年份统计租赁数count的均值

好的，根据您的要求，我可以理解为您想要按照年份进行租赁数的统计，并且求出每个年份的租赁数的均值。如果我理解有误，请您指出。

针对您的问题，需要先明确具体的数据集和统计方法。在此，我以假设您的数据集为一个租赁公司的租赁记录表，其中包括每个订单的租赁时间和数量。

具体实现的步骤如下：

1. 对数据集进行初步清洗和整理，确保数据的完整性和准确性。

2. 提取每个订单的租赁时间，并将其按照年份进行分类。

3. 对每个年份的订单数量进行求和，得到每个年份的总租赁数量。

4. 对每个年份的总租赁数量进行均值计算，得到每个年份的平均租赁数量。

具体的实现方法可以使用Python语言的pandas库来进行统计分析，具体代码如下所示：

import pandas as pd

# 读入数据集
data = pd.read_csv('rental_records.csv')

# 提取订单时间中的年份
data['year'] = pd.to_datetime(data['rent_time']).apply(lambda x: x.year)

# 按照年份进行分组，统计每个年份的租赁数量
count_by_year = data.groupby('year')['count'].sum()

# 计算每个年份的租赁数量的均值
mean_by_year = count_by_year.mean()

# 输出每个年份的租赁数量和均值
print(count_by_year)
print(mean_by_year)

需要注意的是，上述代码仅为示例代码，具体的实现方法可能需要根据您的数据集和需求进行修改和调整。