pandas将对文件movie_metadata.csv中电影信息数据进行清洗和整理，编程统计并输出影片A的上映天数和日平均票房（日平均票房指文件中所有涉及城市的总平均票房)。

好的，你的问题已经记录下来了。关于你的问题，我可以给出以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取 movie_metadata.csv 文件中的电影信息数据
movies = pd.read_csv('movie_metadata.csv')

# 对数据进行清洗和整理
movies_cleaned = movies.drop_duplicates(subset='movie_title')  # 去重
movies_cleaned = movies_cleaned.dropna()  # 去除缺失值

# 统计影片 A 的上映天数和日平均票房
movie_a = movies_cleaned[movies_cleaned['movie_title'] == 'A']  # 筛选出影片 A 的数据
total_days = len(movie_a)  # 上映天数
total_box_office = movie_a['gross'].sum()  # 总票房
total_cities = len(movie_a['city'].unique())  # 涉及城市数量
avg_box_office_per_day = total_box_office / total_days  # 日平均票房
avg_box_office_per_city = total_box_office / total_cities  # 城市平均票房

print('影片 A 的上映天数为：', total_days)
print('影片 A 的日平均票房为：', avg_box_office_per_day)

该代码会读取 movie_metadata.csv 文件，对其中的电影信息数据进行清洗和整理，并统计影片 A 的上映天数和日平均票房。需要注意的是，以上代码中的变量名和影片名称 A 可能需要根据你的实际情况进行修改。希望可以帮到你！