Python打开有数据的excel在第一行插入列名，把日期时间一列中按空格拆分成两列，把日期一列中数字转变为日期格式，把时间一列提取小时到新的一列，最后把表转变为枢纽表

可以使用pandas库来处理Excel文件的操作，具体步骤如下：

1. 导入pandas库并读取Excel文件

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")

2. 插入列名

# 列名列表
column_names = ["日期", "时间", "数值"]

# 插入列名
df.columns = column_names

3. 拆分日期时间一列

# 把日期时间一列按空格拆分成两列
df[["日期", "时间"]] = df["日期时间"].str.split(" ", expand=True)

# 删除原始的日期时间一列
df.drop("日期时间", axis=1, inplace=True)

4. 数字转为日期格式

# 把日期一列中数字转变为日期格式
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"], format="%Y%m%d")

5. 提取小时到新的一列

# 把时间一列提取小时到新的一列
df["小时"] = df["时间"].str.split(":").str[0]

6. 转变为枢纽表

# 转为枢纽表
df_pivot = pd.pivot_table(df, values="数值", index=["日期", "小时"], columns=["项"])

完整代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 列名列表
column_names = ["日期", "时间", "数值"]

# 插入列名
df.columns = column_names

# 把日期时间一列按空格拆分成两列
df[["日期", "时间"]] = df["日期时间"].str.split(" ", expand=True)

# 删除原始的日期时间一列
df.drop("日期时间", axis=1, inplace=True)

# 把日期一列中数字转变为日期格式
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"], format="%Y%m%d")

# 把时间一列提取小时到新的一列
df["小时"] = df["时间"].str.split(":").str[0]

# 转为枢纽表
df_pivot = pd.pivot_table(df, values="数值", index=["日期", "小时"], columns=["项"])

注意事项：

1. Excel文件必须存在，读取文件路径需要根据实际路径修改。
2. 列名列表需要根据实际数据做出调整。
3. 时间一列拆分时，需要先判断日期时间一列中是否存在空格，否则会报错。
4. 最后得到的枢纽表需要根据实际数据做出调整。