读取一个excel,每月都要新增一列时间维度,值就是当月月份数,想在运行时候通过input 输入
时间: 2024-03-12 12:50:04 浏览: 17
好的,您可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件,然后根据当前时间动态添加新的列。以下是一个例子,其中使用了 datetime 库来获取当前月份,使用了 input 函数来获取输入的 Excel 文件路径:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 获取当前月份
month = datetime.now().month
# 获取 Excel 文件路径
file_path = input("请输入 Excel 文件路径:")
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel(file_path)
# 添加新列
new_col_name = f"{month}月"
df[new_col_name] = month
# 保存修改后的 Excel 文件
df.to_excel(file_path, index=False)
```
在这个例子中,我们使用了 f-string 来动态生成新列的名称,即将当前月份添加到“月”字后面,例如“8月”。然后,我们使用 `df[new_col_name] = month` 来添加新列,其中 `df` 是 pandas DataFrame 对象,`month` 是当前月份。最后,我们使用 `df.to_excel()` 方法将修改后的 DataFrame 保存为 Excel 文件。
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读取一个excel,每月都要新增一列时间维度,该列值就是当月月份数,想在运行时候通过input手工 输入
好的,您可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件,然后根据输入的月份手动添加新的列。以下是一个例子,其中使用了 input 函数来获取输入的 Excel 文件路径和月份:
```python
import pandas as pd
# 获取 Excel 文件路径和月份
file_path = input("请输入 Excel 文件路径:")
month = input("请输入月份:")
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel(file_path)
# 添加新列
new_col_name = f"{month}月"
df[new_col_name] = month
# 保存修改后的 Excel 文件
df.to_excel(file_path, index=False)
```
在这个例子中,我们使用了 input 函数来获取输入的 Excel 文件路径和月份。然后,我们使用 `pd.read_excel()` 函数读取 Excel 文件,并使用 f-string 来动态生成新列的名称。接着,我们使用 `df[new_col_name] = month` 来添加新列,其中 `df` 是 pandas DataFrame 对象,`month` 是输入的月份。最后,我们使用 `df.to_excel()` 方法将修改后的 DataFrame 保存为 Excel 文件。
python根据excel中第一列日期字符串读取月份,并把每三个月的数据编入一个季度
您可以使用Python中的datetime模块来解析日期字符串,并将其转换为datetime对象。然后,您可以使用Pandas库中的groupby方法按季度对数据进行分组。以下是根据Excel中第一列日期字符串读取月份,并将每三个月的数据编入一个季度的示例代码:
```
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 解析日期字符串并转换为datetime对象
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')
# 按季度对数据进行分组
df['quarter'] = df['date'].dt.quarter
df['quarter'] = (df['quarter'] - 1) // 3 + 1
# 打印分组后的数据
print(df.groupby('quarter').sum())
```
请将 'your_file.xlsx' 替换为您要读取的Excel文件的路径。在示例代码中,我们假设Excel文件中第一列的列名为 `date`,您需要将其替换为实际的列名。同时,我们假设数据按月存储,您需要根据实际情况进行调整。