使用pycharm pandas 修改excel中年月日时分秒的数据为年月日

可以使用pandas的to_datetime函数将年月日时分秒的数据转换为日期格式，然后再使用strftime函数将其转换为年月日格式。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将年月日时分秒转换为日期格式
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 将日期格式转换为年月日格式
df['date'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel('example_modified.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们使用了pandas的read_excel函数读取了一个名为example.xlsx的Excel文件。然后，我们使用to_datetime函数将Excel表格中的日期数据转换为pandas中的日期格式。接着，我们使用strftime函数将日期格式转换为年月日格式，并将其保存到一个名为date的新列中。最后，我们使用to_excel函数将修改后的数据保存到新的Excel文件example_modified.xlsx中。

注意：在上面的代码中，我们使用了默认的日期格式'%Y-%m-%d %H:%M:%S'，如果您的Excel表格中的日期格式不同，您需要根据实际情况修改代码中的日期格式。

相关问题

使用pycharm 把excel里年月日时分秒的时间格式数据修改为年月日的时间格式数据

可以使用Python中的datetime模块来进行时间格式的转换。首先，读取Excel中的时间数据，并转换为Python中的datetime类型，然后使用strftime()方法将时间格式化为所需的年月日格式，最后将格式化后的时间写入Excel中。下面是相应的Python代码示例：

import openpyxl
from datetime import datetime

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('your_excel_file.xlsx')

# 选择工作表
ws = wb['your_worksheet_name']

# 遍历表格的所有行
for row in ws.iter_rows():

    # 获取单元格的内容
    cell_value = row[0].value

    # 判断单元格内容是否为时间格式
    if isinstance(cell_value, datetime):

        # 将时间格式转换为年月日格式
        new_value = cell_value.strftime('%Y-%m-%d')

        # 将新的格式化时间写入Excel中
        row[0].value = new_value

# 保存修改后的Excel文件
wb.save('your_updated_excel_file.xlsx')

这样就可以将Excel中的时间格式数据修改为年月日的时间格式数据。希望能够帮到你！

使用pycharm pandas 把excel的指定3列复制到另一张excel指定的3列数据的下面

以下是一个示例代码，你可以在PyCharm中使用它来实现你的需求：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件和目标Excel文件
df1 = pd.read_excel('原始文件.xlsx', usecols=[0, 1, 2])  # 读取指定的3列
df2 = pd.read_excel('目标文件.xlsx')

# 将df1中的3列添加到df2的末尾
df2 = pd.concat([df2, df1], axis=0)

# 保存结果到目标Excel文件
df2.to_excel('目标文件.xlsx', index=False)

注意：在使用该代码之前，请先安装pandas库。你可以在PyCharm中打开终端，输入以下命令来安装该库：

pip install pandas