python获取excel数据，获取前一天的数据

可以使用Python的pandas库来获取Excel数据。你可以使用pandas.read_excel()函数来读取Excel文件，然后使用pandas.DataFrame来处理数据。要获取前一天的数据，可以使用Python的datetime库来获取当前日期和时间，然后使用timedelta函数来计算前一天的日期，最后在读取Excel数据时指定日期范围。具体代码实现如下：

import pandas as pd
import datetime

# 获取当前日期和时间
today = datetime.datetime.now()
# 计算前一天日期
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
# 转换日期格式
yesterday_str = yesterday.strftime("%Y-%m-%d")

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("excel_file.xlsx", parse_dates=[0])
# 过滤前一天数据
df = df[(df['date'] >= yesterday_str) & (df['date'] < today.strftime("%Y-%m-%d"))]

# 处理数据
# ...

需要注意的是，要将Excel文件中的日期列解析为日期类型，可以在读取Excel文件时使用parse_dates参数指定日期列的索引或列名。另外，日期的格式需要与Excel文件中的格式一致。

相关问题

python获取excel数据系统日期前一天的数据

可以使用Python的`datetime`模块获取系统日期前一天的日期，然后再根据需要筛选Excel数据。以下是示例代码：

import datetime
import pandas as pd

# 获取系统日期前一天的日期
yesterday = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)

# 读取Excel文件数据
df = pd.read_excel('excel_file.xlsx')

# 筛选日期为前一天的数据
yesterday_data = df[df['日期'] == yesterday]

python获取excel数据，有多列数据，分别是取样时间，生产线编号，检验结果，备注，首先提取系统当前时间前一天的数据，按生产线编号第一位的字符进行分组，检验结果为合格的个数与每组整体数据个数进行计算占比，备注中包含脱镀的个数与每组整体数据个数计算占比，输出数据透视表，代码实现

好的，这是一个技术问题，我可以帮您回答。

首先，我们可以使用 Python 的 pandas 库来读取 Excel 数据。您需要安装 pandas 库并导入：

import pandas as pd

接着，读取 Excel 文件并获取当前时间前一天的数据：

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
yesterday = pd.Timestamp.now().normalize() - pd.Timedelta(days=1)
df = df[df['取样时间'] >= yesterday]

然后，按照生产线编号第一位的字符进行分组：

df['生产线编号一位'] = df['生产线编号'].str[0]
groups = df.groupby('生产线编号一位')

接下来，我们需要计算每组数据中检验结果为合格的个数，并与整体数据个数进行计算占比：

results = groups['检验结果'].value_counts(normalize=True)
pass_rates = results.loc[:, '合格'] * 100

最后，我们需要计算每组数据中备注中包含脱镀的个数，并与整体数据个数进行计算占比：

def count_stripes(row):
    if '脱镀' in row['备注']:
        return 1
    else:
        return 0

df['含脱镀'] = df.apply(count_stripes, axis=1)
stripes = groups['含脱镀'].value_counts(normalize=True)
stripes_rates = stripes.loc[:, 1] * 100

最后，我们可以使用 pandas 的 pivot_table 方法生成数据透视表输出：

table = pd.pivot_table(data=df, index='生产线编号一位', values=['检验结果', '包含脱镀'], aggfunc={'检验结果': len, '包含脱镀': sum})

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
yesterday = pd.Timestamp.now().normalize() - pd.Timedelta(days=1)
df = df[df['取样时间'] >= yesterday]

df['生产线编号一位'] = df['生产线编号'].str[0]
groups = df.groupby('生产线编号一位')

results = groups['检验结果'].value_counts(normalize=True)
pass_rates = results.loc[:, '合格'] * 100

def count_stripes(row):
    if '脱镀' in row['备注']:
        return 1
    else:
        return 0

df['含脱镀'] = df.apply(count_stripes, axis=1)
stripes = groups['含脱镀'].value_counts(normalize=True)
stripes_rates = stripes.loc[:, 1] * 100

table = pd.pivot_table(data=df, index='生产线编号一位', values=['检验结果', '包含脱镀'], aggfunc={'检验结果': len, '包含脱镀': sum})

希望这可以帮助您解决问题。