df["time"]=df["new_column"].astype("str").str[:10]

这是一个使用 Pandas 库的操作，将 DataFrame 中的 "new_column" 列转换为字符串类型，并提取其中的前10个字符，然后将结果赋值给 "time" 列。

这个操作可以用于在 DataFrame 中添加一个名为 "time" 的新列，并从 "new_column" 列中提取日期信息。假设你的 DataFrame 名称为 df，你可以按照以下方式执行该操作：

df["time"] = df["new_column"].astype("str").str[:10]

上述代码会将 "new_column" 列的值转换为字符串类型，并提取前10个字符，然后将结果赋值给新的 "time" 列。

请注意，上述代码假设 "new_column" 列的值是能够被正确转换为字符串类型并且有足够长度的。如果数据不符合预期，可能会触发异常，请确保数据的质量和格式正确。

相关问题

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错，请优化下

根据报错信息，我猜测可能是在 `pd.read_excel(wb)` 这一行代码中出现了问题。`pd.read_excel()` 方法中的参数应该是文件路径或文件对象，而不是工作簿对象。因此，你可以先将工作簿保存为文件，然后再使用 `pd.read_excel()` 方法读取文件中的内容。修改后的代码如下：

import os
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 指定要合并的文件夹路径
folder_path = r"E:\aaaa\aaaa"
fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']

# 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中
for xlsx_file in xlsx_files:

    # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用
    wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False)

    for sheet_name in wb.sheetnames:
        ws = wb[sheet_name]
        for row in ws.rows:
            for cell in row:
                cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip()

    # 将工作簿保存为临时文件
    temp_file = f"{os.path.splitext(xlsx_file)[0]}_temp.xlsx"
    wb.save(temp_file)

    # 读取临时文件中的数据
    df = pd.read_excel(temp_file)

    # 删除临时文件
    os.remove(temp_file)

    # 将读取到的数据追加到 merged_data 中
    merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

# 在 merged_data 中添加新的一列数据
merged_data['new_column'] = 'new_value'

# 创建一个新的工作簿
wb_new = load_workbook(write_only=True)
ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data')

# 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中
rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False)
for row in rows:
    ws_new.append(row)

# 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中
wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")

这样修改后，你应该就可以成功合并文件并保存为新的 xlsx 文件了。

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

这段代码定义了一个名为plot_bar_chart的函数，它可以绘制柱状图。函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、标题（title）、是否只显示整数（whole_numbers_only）、是否在图上显示数据标签（count_labels）、以及是否以百分比形式显示数据标签（as_percentage）。

在函数内部，它首先计算需要绘制的子图的数量，然后根据网格的行数和列数创建子图。接下来，对于每个给定的列名，函数从数据框中选择该列，并将其存储在变量df_column中。如果whole_numbers_only为True，则函数只绘制整数值。接着，函数将x轴和y轴的值分别设置为列中每个唯一值的出现次数和值本身。最后，函数在每个子图上绘制柱状图，并将数据标签添加到每个条形上。如果没有足够的子图来填充整个网格，则函数会删除空的子图以使图像更清晰。