给定文件，求月平均收盘价用groupby联合apply方法

好的，我可以帮你解答这个问题。

假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中包含股票每天的日期和收盘价。你希望使用`groupby`和`apply`方法来计算每个月的平均收盘价。可以按照以下方式进行操作：

# 将日期列转换为时间戳格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 创建一个新列，表示每个日期所属的月份
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 使用groupby和apply方法计算每个月的平均收盘价
monthly_avg = df.groupby('月份')['收盘价'].apply(lambda x: x.mean())

在上面的代码中，我们首先将日期列转换为时间戳格式，并使用`dt.month`方法创建一个新列，该列表示每个日期所属的月份。然后，我们使用`groupby`方法将数据按月份分组，并使用`apply`方法计算每个月的平均收盘价。最终结果将是一个Series对象，其中索引为月份，值为平均收盘价。

希望这个回答能够帮助到你！

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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。