假设month为已获取到的月份，收盘价 的属性名为close。如果要对quotesdf求月平均收盘价，可以使用groupby()方法或结合apply()方法 来获得，请写出可以成功计算的语句

可以使用以下语句来对quotesdf求月平均收盘价：

# 使用groupby()方法
quotesdf.groupby(quotesdf.index.month)['close'].mean()

# 结合apply()方法
quotesdf['close'].groupby(quotesdf.index.month).apply(lambda x: x.mean())

这两种方法都能够对quotesdf按照月份进行分组，并计算每个月份的平均收盘价。需要注意的是，这里假设quotesdf的索引是日期时间类型。如果不是，需要先将索引转换为日期时间类型。

相关问题

如果要对quotesdf求月平均收盘价，可以使用groupby()方法或结合apply()方法 来获得，请写出可以成功计算的语句。假设month为已获取到的月份，收盘价 的属性名为close

可以使用以下语句来计算quotesdf中每个月的平均收盘价：

quotesdf.groupby(by=quotesdf['date'].dt.month)['close'].mean()

或者使用apply()方法：

quotesdf.groupby(by=quotesdf['date'].dt.month)['close'].apply(lambda x: x.mean())

其中，`quotesdf['date'].dt.month`用于获取每个日期对应的月份，`['close']`表示获取收盘价这一列，`.mean()`表示计算平均值。第二种方法使用了lambda表达式，对每个分组的收盘价进行求平均值操作。

如果要对quotesdf求月平均收盘价，可以使用groupby()方法或结合apply()方法 来获得，请写出可以成功计算的语句。假设month为已获取到的月份，收盘价 的属性名为close。

可以使用以下代码来计算quotesdf的月平均收盘价：

quotesdf.groupby(by=month)['close'].mean()

或者使用apply()方法：

quotesdf.groupby(by=month).apply(lambda x: x['close'].mean())

这两种方法都可以实现对quotesdf的月平均收盘价进行计算。其中，groupby()方法可以根据给定的month列进行分组，然后计算每个月份的平均收盘价；而使用apply()方法，则是对每个分组进行apply操作，计算每个分组的平均收盘价。