用excel计算如下时间之差 17:30:19 16:42:30

可以使用Excel的时间函数来计算时间之差。

1. 首先在Excel中输入这两个时间，分别放在A1和B1单元格。

2. 然后在C1单元格输入公式：=A1-B1

3. 按下回车键后，C1单元格会显示时间差，以Excel默认的时间格式显示，格式为“hh:mm:ss”。

注意：如果时间差跨越了一天，Excel会将时间差显示为负数。

相关问题

用python语言写代码要求如下：读取excel文件里第7，19，33列作为输入，79列作为输出，如果读取的数据缺少值那么就删掉那一行，用随机森林算法把前百分之90作为训练，后百分之十作为测试，对输出进行预测，并画出来

好的，这里给出一个基本的代码框架，你可以根据自己的需求进行修改：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取出第7，19，33列作为输入，79列作为输出
X = df.iloc[:, [6, 18, 32]].values
y = df.iloc[:, 78].values

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0)

# 创建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算R2分数
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R2 Score: ", r2)

# 绘制预测结果
plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue')
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.title('Random Forest Regression')
plt.show()

需要注意的是，这里用到了pandas库来读取excel文件，sklearn库中的RandomForestRegressor来创建随机森林模型，matplotlib库来可视化结果。在运行代码前需要先安装所需的库。

excel随机生成不重复的6开头的19位数字

可以使用Excel的随机数函数和一些逻辑函数来实现随机生成不重复的6开头的19位数字。具体步骤如下：

1. 在Excel中新建一个工作表，选中单元格A1，输入数字“6000000000000000000”（19个0），作为随机数的最小值。

2. 在单元格B1中，输入以下公式：
`=IF(LEN(A1)=19,"",A1+1)`

该公式的作用是将单元格A1的值加1，如果新值的位数不足19位，则返回空值。

3. 在单元格C1中，输入以下公式：
`=IFERROR(IF(MID(B1,1,1)="6",B1,IF(LEFT(B1,2)="60",B1,IF(LEFT(B1,3)="600",B1,""))),"")`

该公式的作用是筛选出以“6”开头的19位数字，如果不符合条件，则返回空值。

4. 在单元格D1中，输入以下公式：
`=IF(COUNTIF($D$1:D1,C1)=1,C1,"")`

该公式的作用是判断生成的数字是否与之前生成的数字重复，如果不重复，则返回该数字，否则返回空值。

5. 选中单元格B1:D1，按住Ctrl+C复制公式，然后选中一定数量的单元格，比如选中B2:D100，按住Ctrl+V粘贴公式。

6. 等待Excel自动随机生成符合条件的数字，直到生成指定数量的不重复的6开头的19位数字为止。

注意：如果需要生成更多的不重复数字，可以继续复制粘贴公式，但是需要注意Excel的计算速度可能会变慢。