读取A.xls中time列中1-3月，4-6月，7-9月，10-12月分别速度、高度、温度、运动量的总数

您好，根据您的要求，需要对A.xls文件中的时间列进行筛选，并按照1-3月、4-6月、7-9月、10-12月分别汇总速度、高度、温度、运动量的总数。以下是一个可能的实现方式：

1. 首先，可以使用 Pandas 库来读取 Excel 文件中的数据，代码如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('A.xls')

2. 接下来，可以使用 Pandas 中的 loc 或者 iloc 函数来选取符合条件的数据，并进行筛选，如下所示：

# 选取1-3月数据，并筛选需要的列，存储到 data1 中
data1 = df.loc[(df['time'].dt.month >= 1) & (df['time'].dt.month <= 3), ['速度', '高度', '温度', '运动量']]
# 选取4-6月数据，并筛选需要的列，存储到 data2 中
data2 = df.loc[(df['time'].dt.month >= 4) & (df['time'].dt.month <= 6), ['速度', '高度', '温度', '运动量']]
# 选取7-9月数据，并筛选需要的列，存储到 data3 中
data3 = df.loc[(df['time'].dt.month >= 7) & (df['time'].dt.month <= 9), ['速度', '高度', '温度', '运动量']]
# 选取10-12月数据，并筛选需要的列，存储到 data4 中
data4 = df.loc[(df['time'].dt.month >= 10) & (df['time'].dt.month <= 12), ['速度', '高度', '温度', '运动量']]

3. 最后，可以对筛选后的数据进行汇总和统计，如下所示：

# 按照列计算每列的和，即总数
sum1 = data1.sum()
sum2 = data2.sum()
sum3 = data3.sum()
sum4 = data4.sum()

# 输出结果
print('1-3月 总速度：', sum1['速度'], ' 总高度：', sum1['高度'], ' 总温度：', sum1['温度'], ' 总运动量：', sum1['运动量'])
print('4-6月 总速度：', sum2['速度'], ' 总高度：', sum2['高度'], ' 总温度：', sum2['温度'], ' 总运动量：', sum2['运动量'])
print('7-9月 总速度：', sum3['速度'], ' 总高度：', sum3['高度'], ' 总温度：', sum3['温度'], ' 总运动量：', sum3['运动量'])
print('10-12月 总速度：', sum4['速度'], ' 总高度：', sum4['高度'], ' 总温度：', sum4['温度'], ' 总运动量：', sum4['运动量'])

以上代码可以根据您的具体数据格式和需求进行调整，希望能对您有所帮助。