python求表格中某一天对应的不同运动时长的和

好的，假设你有一个表格，其中包含多个日期和对应的运动时长。你可以使用 Python 中的 Pandas 库来操作这个表格。以下是一个示例代码，你可以根据你的表格数据进行修改：

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('运动记录.xlsx')

# 将日期列转换为日期格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 选择要查询的日期
target_date = pd.Timestamp('2022-01-01')

# 筛选出符合日期要求的行，并计算运动时长的和
total_duration = df.loc[df['日期'] == target_date, '运动时长'].sum()

print(f'{target_date} 的不同运动时长总和为 {total_duration} 分钟')

在这个示例代码中，我们首先使用 Pandas 的 `read_excel` 函数读取表格数据，并将日期列转换为日期格式。然后，我们选择要查询的日期并使用 Pandas 的 `loc` 函数筛选出符合要求的行，最后计算运动时长的和并输出结果。

相关问题

python求表格中某一天对应的不同运动时长的和，其中表格有步行，跑步，羽毛球，健身，骑行，健身这些表格

好的，那么可以按照如下方式来实现：

假设表格数据已经被存储在名为dataframe的变量中，可以按照以下步骤来实现：

1. 将日期列转换为datetime类型，以便可以进行日期筛选和计算。

dataframe['日期'] = pd.to_datetime(dataframe['日期'])

2. 筛选出某一天的数据，例如要求2019年8月12日的数据。

selected_data = dataframe[dataframe['日期'] == '2019-08-12']

3. 对筛选出的数据按照运动类型进行分组，并计算每组的运动时长和。

grouped_data = selected_data.groupby('运动类型')['运动时长'].sum()

4. 如果只需要统计步行，跑步，羽毛球，骑行的运动时长和，可以使用如下代码进行筛选。

selected_grouped_data = grouped_data[grouped_data.index.isin(['步行', '跑步', '羽毛球', '骑行'])]

最后，selected_grouped_data中保存的就是步行，跑步，羽毛球，骑行对应的时长和。