提供了一个csv文件，其中包含订单数据（用于提供餐食），文件包括以下信息列：
日期时间，餐厅，地址，zippcodefrom，zippcodeto，dist，tm
日期时间格式如下：yyyy-mm-dd hh:mm:ss
我个人更喜欢使用微软excel应用快速傅立叶变换（fft）来预测基于时间序列的数据。但是，这是一个python课程，对于msexcel来说文件太大了。
获得一周中每天的平均订单数量将是一个开始。但如果我尝试聚合函数，它将所有星期一的所有订单相加。
如何检索每个工作日的平均数或星期一的总数（然后将所有星期一的订单总数除以星期一的数量）(随后，我们必须对交付的平均总旅行时间（csv文件中的tm）执行相同的操作。
Challange：每天有多个订单，导致每天有多行数据(下一件事就是每小时做一次预测……）
解决这个问题的最好办法是什么？