假设表格中有一个名为”date”的列，其中包含日期和时间信息，可以按以下步骤计算一周中每天的数据情况：

1. 将”date”列转换为日期时间类型：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

2. 将”date”列作为DataFrame的索引：

df = df.set_index('date')

3. 使用resample方法按日汇总数据，并计算每天的和/平均值/数量等：

df_daily = df.resample('D').sum() # 计算每天的和
df_daily = df.resample('D').mean() # 计算每天的平均值
df_daily = df.resample('D').count() # 计算每天的数量

其中，参数’D’表示按日汇总数据，也可以使用其他时间间隔，如’H’表示按小时汇总数据。

4. 可以选择某个时间段的数据，例如一周的数据情况：

df_week = df_daily.loc['2019-01-01':'2019-01-07']

其中，’2019-01-01’和’2019-01-07’表示时间段的起始日期和结束日期。

5. 最后，可以将每天的数据情况可视化，例如绘制折线图：

df_week.plot(kind='line')

这样就可以计算一周中每天的数据情况，并可视化为折线图。