按日期对数据框进行分组并创建新的平均分数数据框

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将数据框按日期进行分组。日期可以是一个列，假设列名为"date"。
2. 使用分组后的数据框，计算每个日期的平均分数。假设分数是一个列，列名为"score"。
3. 创建一个新的数据框，包含两列：日期和平均分数。列名可以分别为"date"和"average_score"。
4. 将分组后的数据框中的日期和对应的平均分数填充到新的数据框中。

以下是一个示例代码，使用Python的pandas库实现上述步骤：

import pandas as pd

# 假设原始数据框为df，包含两列：日期和分数
# df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
#                    'score': [80, 90, 70, 85]})

# 按日期对数据框进行分组，并计算平均分数
grouped_df = df.groupby('date')['score'].mean().reset_index()

# 创建新的数据框，包含日期和平均分数
new_df = pd.DataFrame({'date': grouped_df['date'], 'average_score': grouped_df['score']})

# 打印新的数据框
print(new_df)

在这个例子中，我们使用了pandas库的groupby函数对数据框按日期进行分组，并使用mean函数计算每个日期的平均分数。然后，我们创建了一个新的数据框new_df，包含日期和平均分数两列，并将分组后的数据填充到新的数据框中。最后，打印新的数据框new_df。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体品牌商，无法提供相关链接。但是，腾讯云提供了丰富的云计算服务，包括云服务器、云数据库、云存储等，可以根据具体需求选择适合的产品。