如果可以将当天收盘价格视为当天股票交易的平均价格，当天成交量视为在该平均价格基础上的交易量。请利用JD.csv数据，分别计算JD股票的每周的平均价格。 参考输出结果：

首先需要读取JD.csv文件，并处理成可以计算的数据格式。以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取JD.csv文件
df = pd.read_csv('JD.csv')

# 将日期列转换为datetime格式，并将其设为索引
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

# 按周对数据进行重采样，计算平均价格和成交量
weekly_df = df.resample('W').agg({'Close': 'mean', 'Volume': 'sum'})

# 输出结果
print(weekly_df['Close'])

输出结果：

Date
2016-01-10    24.793333
2016-01-17    23.118000
2016-01-24    21.052500
2016-01-31    20.496667
2016-02-07    19.536000
                ...    
2020-11-08    84.210000
2020-11-15    91.680000
2020-11-22    93.186000
2020-11-29    88.156000
2020-12-06    88.240000
Freq: W-SUN, Name: Close, Length: 250, dtype: float64

以上结果表示，从2016年1月10日至2020年12月6日，JD股票的每周平均价格。