想求一堆数据的日平均值怎么计算

计算一堆数据的日平均值通常涉及以下几个步骤：

1. **数据收集**：首先，你需要将所有相关日期及其对应的数值整理成一个列表或者数据结构，如Python中的字典、Pandas DataFrame，或者其他支持时间序列的数据结构。

2. **数据分组**：按照日期对数据进行分组。如果你使用的是像Pandas这样的库，可以利用`groupby('date')`等函数按日期划分。

3. **计算平均值**：对于每个日期分组，应用`mean()`或其他统计函数来计算当天的平均值。例如，在Pandas中就是`df.groupby('date')['value'].mean()`。

4. **结果整理**：最后得到的是一个只包含日期和对应日平均值的新数据集，你可以将其转换回DataFrame格式或者直接作为Series返回。

示例代码（Python with Pandas）：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为'data_df'的DataFrame，其中'日期'列存储日期，'值'列存储数值
daily_averages = data_df.groupby('日期')['值'].mean()