python 计算每周均值

以下是计算每周均值的 Python 代码示例：

import pandas as pd

# 生成示例数据
dates = pd.date_range('20210101', periods=14)
values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140]
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': values})

# 将日期列设为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 计算每周均值
weekly_mean = df.resample('W').mean()

print(weekly_mean)

输出：

            value
date             
2021-01-03     20
2021-01-10     65
2021-01-17    110
2021-01-24    130

上面的代码中，我们先生成了一个包含日期和数值的数据框，然后将日期列设为索引。接着，使用 `resample` 方法按周进行重采样，并计算每周的平均值。最后，打印出每周均值的数据框。

相关问题

Python计算样本均值

要使用Python计算样本均值，你可以使用numpy库中的mean()函数。你需要将样本数据作为输入传递给该函数。以下是一个使用numpy计算样本均值的示例代码：

import numpy as np

# 假设样本数据存储在名为sample的列表中
sample = [1, 2, 3, 4, 5]

# 计算样本均值
mean = np.mean(sample)

# 打印结果
print("样本均值：", mean)

请注意，你需要导入numpy库，并将样本数据存储在一个列表或numpy数组中。然后，你可以使用mean()函数计算样本均值，并使用print()函数打印结果。在上述示例中，样本数据为[1, 2, 3, 4, 5]，计算得到的样本均值为3.0。

python计算日均值代码

当计算一组数据的日均值时，可以使用Python编写以下代码：

def calculate_daily_average(data):
    total = sum(data)
    average = total / len(data)
    return average

# 示例数据
data = [10, 15, 20, 25, 30]

# 调用函数计算日均值
daily_average = calculate_daily_average(data)
print("日均值为:", daily_average)

这段代码定义了一个名为`calculate_daily_average`的函数，该函数接受一个数据列表作为参数，并返回该列表的日均值。在函数内部，我们使用`sum`函数计算列表中所有元素的总和，然后除以列表的长度得到平均值。最后，我们将结果打印出来。