python提取excel中年月日时数据，按年月日划分

您可以使用 Python 中的 pandas 和 xlrd 库来提取 Excel 中的数据，并按照年月日划分。具体步骤如下：

1. 首先，使用 xlrd 库读取 Excel 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 格式。例如：

   import xlrd
   import pandas as pd
   
   # 读取 Excel 文件
   workbook = xlrd.open_workbook('your_excel_file.xlsx')
   sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 假设数据在第一个 sheet 中
   
   # 将数据转换为 DataFrame 格式
   df = pd.DataFrame([sheet.row_values(i) for i in range(1, sheet.nrows)], columns=sheet.row_values(0))

2. 接下来，将 Excel 中的时间数据转换为 pandas 中的 datetime 格式。假设 Excel 中的时间数据位于 DataFrame 的 'time' 列中，可以使用如下代码：

   df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

3. 然后，可以使用 pandas 中的 groupby() 方法按照年月日进行分组。假设您想要按照年月日统计 DataFrame 中的数据，可以使用如下代码：

   df_grouped = df.groupby([df['time'].dt.year, df['time'].dt.month, df['time'].dt.day]).mean()

上述代码将会按照年月日对 DataFrame 进行分组，并计算每个组中数据的平均值。您可以根据具体情况使用其他的聚合函数，例如 sum()、max() 等等。

4. 最后，您可以进一步根据需要对数据进行处理、分析和可视化。例如，您可以将每个组中的数据保存为单独的 Excel 文件，可以使用如下代码：

   for name, group in df_grouped.groupby(level=[0, 1, 2]):
       filename = f"{name[0]}_{name[1]}_{name[2]}.xlsx"  # 根据组名生成文件名
       group.to_excel(filename)

上述代码将会按照年月日将每个组中的数据保存为单独的 Excel 文件，文件名格式为 '年_月_日.xlsx'。您可以根据需要修改文件名的格式和保存的路径。