FORMAT_DATE_XLSX15

FORMAT_DATE_XLSX15是Excel中的一种日期格式代码。它用于将日期值显示为yyyy-mm-dd格式。在PHPExcel中，可以使用以下代码将单元格的日期格式设置为FORMAT_DATE_XLSX15:

$phpexcel->getActiveSheet()->getStyle('E4')->getNumberFormat()->setFormatCode(PHPExcel_Style_NumberFormat::FORMAT_DATE_XLSX15);

这将使单元格E4中的日期值以yyyy-mm-dd的格式显示。如果你想将相同的日期格式应用于其他单元格，你可以使用duplicateStyle()方法复制单元格的格式，并将其应用于目标单元格范围。例如，可以使用以下代码将E4单元格的日期格式复制到E5到E13的单元格范围:

$phpexcel->getActiveSheet()->duplicateStyle($phpexcel->getActiveSheet()->getStyle('E4'), 'E5:E13');

这样，E5到E13的单元格将使用相同的日期格式作为E4单元格。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>

相关问题

path = 'C:\\Users\\bigba\\Desktop\\文件替换\\sample\\替换名称.xlsx' all_re_date = [] path1=r'C:\Users\bigba\Desktop\文件替换\sample\image' df =pandas.read_excel(path,engine='openpyxl') #0：0至无穷列，[1]第几行 re_list_len=len(df.iloc[0:, [1]].values) for i in range(re_list_len): for for_re_date in df.loc[[i]].values: re_date = list(for_re_date) new_date = [path1 + '\\' + str(re_date[0]),path1 + '\\' + str(re_date[1])] all_re_date.append(new_date) print(all_re_date) 我需要输出路径格式

你可以使用 Python 的字符串格式化功能来输出路径格式。可以使用 `%` 或者 `format()` 方法将路径中的变量插入到字符串中。例如：

for path_pair in all_re_date:
    old_path = path_pair[0]
    new_path = path_pair[1]
    print("将文件 %s 替换为 %s" % (old_path, new_path))

# 或者使用 format 方法
for path_pair in all_re_date:
    old_path = path_pair[0]
    new_path = path_pair[1]
    print("将文件 {} 替换为 {}".format(old_path, new_path))

这里假设你要输出的格式是将一对路径打印在一行中，用引号括起来，中间用空格分隔。你可以根据需要调整输出格式。

读取 Excel 文件 pollution_us_Houston_2007_2009_O3.xlsx、pollution_us_NewYork_2007_2009_O3.xlsx.、pollution_us_Washington_2007_2009_O3.xlsx，利用matplotlib库，可视化对比显示3个城市2007~2009年O3Mean、O3AQI、O31st Max Hour的值，要求三幅图的名称分别为Houston_NewYork_Washington_2007_2009_O3Mean、Houston_NewYork_Washington_2007_2009_O3AQI、Houston_NewYork_Washington_2007_2009_O3lstMaxHour,包括图例，x轴刻度以"年—月"显示（为显示美观，请倾斜90度显示）, y 轴显示刻度值，每幅图中三条曲线颜色分别为红色、绿色、蓝色。

以下是实现代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
houston = pd.read_excel('pollution_us_Houston_2007_2009_O3.xlsx')
new_york = pd.read_excel('pollution_us_NewYork_2007_2009_O3.xlsx')
washington = pd.read_excel('pollution_us_Washington_2007_2009_O3.xlsx')

# 设置 x 轴刻度为年-月格式并倾斜 90 度
def format_x_axis_date(ax):
    ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: pd.to_datetime(x, unit='D').strftime('%Y-%m')))
    plt.xticks(rotation=90)

# 绘制 O3Mean 图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(houston['Date Local'], houston['O3Mean'], color='red', label='Houston')
ax.plot(new_york['Date Local'], new_york['O3Mean'], color='green', label='New York')
ax.plot(washington['Date Local'], washington['O3Mean'], color='blue', label='Washington')
plt.title('Houston_NewYork_Washington_2007_2009_O3Mean')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('O3Mean')
plt.legend()
format_x_axis_date(ax)
plt.show()

# 绘制 O3AQI 图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(houston['Date Local'], houston['O3AQI'], color='red', label='Houston')
ax.plot(new_york['Date Local'], new_york['O3AQI'], color='green', label='New York')
ax.plot(washington['Date Local'], washington['O3AQI'], color='blue', label='Washington')
plt.title('Houston_NewYork_Washington_2007_2009_O3AQI')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('O3AQI')
plt.legend()
format_x_axis_date(ax)
plt.show()

# 绘制 O31st Max Hour 图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(houston['Date Local'], houston['O31st Max Hour'], color='red', label='Houston')
ax.plot(new_york['Date Local'], new_york['O31st Max Hour'], color='green', label='New York')
ax.plot(washington['Date Local'], washington['O31st Max Hour'], color='blue', label='Washington')
plt.title('Houston_NewYork_Washington_2007_2009_O31st Max Hour')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('O31st Max Hour')
plt.legend()
format_x_axis_date(ax)
plt.show()

说明：

1. 首先使用 pandas 库读取 3 个城市的 O3 数据。
2. 接着定义一个函数 format_x_axis_date，用于将 x 轴刻度格式化为年-月格式并倾斜 90 度。
3. 然后分别绘制 3 幅图，每幅图中分别绘制 3 条曲线，颜色分别为红色、绿色、蓝色，并加上图例。
4. 最后调用 format_x_axis_date 函数将 x 轴刻度格式化，并显示图像。