用python实现以下功能：有一组excel数据 根据第五列的站点、第四列的时间统计某日9时-第二日8时 第二列TMAX中的最大值。输出数据格式为，第一列站号staid、第二列D_tmax、第三列vtime即日最大值对应的时间、第四列站名stanam

要实现这个功能，你需要使用Python的pandas库来处理Excel数据，并结合numpy来处理时间范围和找到最大值。以下是一个简单的步骤描述：

1. 首先，安装必要的库，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas openpyxl

2. 然后，读取Excel文件并加载数据到pandas DataFrame中：

import pandas as pd

# 请替换'data.xlsx'为你实际的文件路径
df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 定义时间范围（9时至次日8时），这里需要将时间字符串转换为datetime格式以便操作：

from datetime import datetime, timedelta

def time_range(date_str):
    date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    start_time = date + timedelta(hours=9)
    end_time = date + timedelta(days=1) - timedelta(hours=8)
    return (start_time, end_time)

# 应该有一个函数用于获取日期列的索引，例如：
date_column_index = df.columns.get_loc('日期')  # 假设'日期'在第三列
df['start_end'] = df.iloc[:, date_column_index].apply(time_range)

4. 对于每个站点，筛选出指定时间范围内的TMAX最大值，同时记录下对应的时间：

grouped_df = df.groupby(['站点', 'staid']).apply(
    lambda x: x.loc[(x['开始时间'] <= x['TMAX']) & (x['结束时间'] > x['TMAX']), ['TMAX', '开始时间', '站名']].dropna().reset_index(drop=True)
)

5. 最后，保存结果到新的DataFrame或CSV文件中：

result = grouped_df[['站号staid', 'D_tmax', 'vtime', '站名stanam']]
result.to_csv('output.csv', index=False)