Python 在日期和时间列中按天分组并取平均值

我有一个类似图中所示的df，我想：

按几年的天数分组（2006年至2010年，示例：组（2006-01-012007-01-012008-01-012009-01-0120010-01-01），然后

取这几天压力柱的平均值（2006-01-01、2007-01-01、2008-01-01、2009-01-01、20010-01-01），然后

仅使用压力值的平均值生成一个新列

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在这种情况下，我们需要按月份和日期分组的原始数据行数，这可以通过使用transform函数创建和添加列来实现

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(20210430)
df = pd.DataFrame({'Date':pd.to_datetime(pd.date_range('2006-01-01','2011-01-01', freq='1d')), 'Pressure':np.random.randint(40,60,(1827,))})

# Check the numbers beforehand.
df[(df.Date.dt.month == 1) & (df.Date.dt.day == 1)]

    Date    Pressure
0       2006-01-01  51
365     2007-01-01  45
730     2008-01-01  53
1096    2009-01-01  45
1461    2010-01-01  59
1826    2011-01-01  40

df['mean'] = df.groupby([df.Date.dt.month, df.Date.dt.day])['Pressure'].transform('mean')

# Numerical verification after the fact
df[(df.Date.dt.month == 1) & (df.Date.dt.day == 1)]

    Date    Pressure    mean
0       2006-01-01  51  48.833333
365     2007-01-01  45  48.833333
730     2008-01-01  53  48.833333
1096    2009-01-01  45  48.833333
1461    2010-01-01  59  48.833333
1826    2011-01-01  40  48.833333

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请以文本格式共享输入和所需输出的示例。请提供一个示例，包括输入和预期输出，以及您尝试的解决方案。你可以回答这个问题。如果我的回答对你有帮助，请考虑接受它作为正确的答案。