每半小时分析时间序列数据时，是否有一种方法可以快速计算每列数据的日均值？

可以使用Pandas库中的resample()函数和mean()函数来实现。

假设DataFrame对象名为df，每半小时记录一次数据，包含数据列“col1”、“col2”、“col3”，要计算每列数据的日均值，则可以按照以下代码进行操作：

# 将时间列设置为索引
df.set_index("time_column_name", inplace=True)

# 将数据按照一天的时间范围进行重采样
df_daily = df.resample("D")

# 计算每列数据的日均值
col1_daily_avg = df_daily.mean()["col1"]
col2_daily_avg = df_daily.mean()["col2"]
col3_daily_avg = df_daily.mean()["col3"]

其中，“time_column_name”为时间列的列名，可以根据具体情况修改。重采样函数的参数设为“D”表示按照一天的时间范围进行重采样，也可以修改为其他时间范围。最后得到的三个变量分别为“col1”、“col2”、“col3”每日的均值。