使用python计算每日平均时间

好的，我可以帮你解决这个问题。

要计算每日平均时间，你需要先获取一段时间内的所有时间数据，可以用Python的datetime模块来处理时间数据。然后，你需要将这些时间数据转换成时间戳，计算它们的总和，最后再计算平均时间。

下面是一个示例代码，可以帮助你完成这个任务：

import datetime

# 定义一些时间数据，这里仅作示例
time_data = ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-01 12:30:00', '2021-01-02 09:00:00', '2021-01-02 11:30:00']

# 将时间数据转换成时间戳，并计算它们的总和
total_seconds = sum([datetime.datetime.strptime(t, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').timestamp() for t in time_data])

# 计算平均时间
avg_time = datetime.datetime.fromtimestamp(total_seconds / len(time_data)).strftime('%H:%M:%S')

print('每日平均时间为：', avg_time)

你也可以根据实际需求修改这段代码，适应不同的时间数据格式和时间计算方式。

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import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将日期数据转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')

# 按月份分组，计算每月的平均值
result = df.groupby(df['日期'].dt.strftime('%Y-%m'))['数据'].mean()

print(result)

上述代码中，首先使用pandas的`read_excel`函数读取Excel表格数据，然后将日期数据转换为日期类型。接着，使用`groupby`函数按照月份进行分组，然后使用`mean`函数计算每月的平均值。最后，将结果打印出来。

需要注意的是，`groupby`函数中的参数`df['日期'].dt.strftime('%Y-%m')`表示按照日期列的年月格式进行分组，`%Y`表示年份，`%m`表示月份。如果需要计算其他数据列，只需要将代码中的`'数据'`替换为相应的列名即可。

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使用这两个函数的例子会像这样：

# 假设 movements 是一个包含每日涨跌幅度的列表
avg_return = average_return(returns)
avg_daily_movement = average_daily_movement(movements)

print("Average Return:", avg_return)
print("Average Daily Movement:", avg_daily_movement)