在第3列筛选出日期为当天相应的日期的行，并将整行数据写入字典中 data_dict = {} for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=3): if row[0].value.date() == datetime.datetime.now('%Y/%m/%d').date(): data_dict[row[0].row] = [cell.value for cell in sheet[row[0].row]]修改這段代碼，單元個中日期格式是這種'%Y/%m/%d'

好的，根据你的要求，修改后的代码如下：

import datetime

data_dict = {}
today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d')

for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=3):
    if row[0].value.strftime('%Y/%m/%d') == today:
        data_dict[row[0].row] = [cell.value for cell in sheet[row[0].row]]

这样就可以筛选出日期为当天的数据，并将整行数据写入字典中。其中，`today`变量用来存储当前日期，格式为`%Y/%m/%d`，然后在循环中，将单元格中的日期格式化为相同的格式，然后与`today`比较，如果相等，则将整行数据写入字典中。

相关问题

Python 獲取工作薄1中所有工作表名，寫入一個列表1中，在打開另一個工作薄2，獲取當前工作表，獲取當前時間判斷是在08：00到19：00之内的就在第7列篩選出内容是D的内容，如果是在20：00到07：00之内的在7列篩選出内容是N的内容，然後在第3列篩選出日期為當天相應的日期整行數据寫入字典中，然後用列表1的内容去字典中的第1列判斷是否有相同内容，如果有就在列表1相應數據後面寫上已點檢，沒有就寫為點檢，最後將列表1的數據顯示到這個列表框中unique_frame = tk.Frame(self.panel_right, bg='white') unique_frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=5, pady=5) # 创建按钮 button = tk.Button(text_frame, text="刷新", command=self.refresh_labels) button.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 创建标签和列表框 unique_label = tk.Label(text_frame) unique_label.pack(side=tk.LEFT, padx=5) self.unique_listbox = tk.Listbox(unique_frame) self.unique_listbox.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True)

好的，这是一个比较复杂的任务，需要分步骤来实现。下面是具体的代码实现：

import openpyxl
import datetime

# 获取工作薄1中所有工作表名，写入列表1中
wb1 = openpyxl.load_workbook('工作薄1.xlsx')
sheet_names = wb1.sheetnames
list1 = [name for name in sheet_names]

# 打开工作薄2，获取当前工作表和当前时间
wb2 = openpyxl.load_workbook('工作薄2.xlsx')
sheet = wb2.active
now = datetime.datetime.now().time()

# 判断当前时间是在08:00到19:00之间还是在20:00到07:00之间
if now >= datetime.time(8, 0) and now <= datetime.time(19, 0):
    # 在第7列筛选出内容是D的行
    rows = []
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=7, max_col=7):
        if row[0].value == 'D':
            rows.append(row[0].row)
else:
    # 在第7列筛选出内容是N的行
    rows = []
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=7, max_col=7):
        if row[0].value == 'N':
            rows.append(row[0].row)

# 在第3列筛选出日期为当天相应的日期的行，并将整行数据写入字典中
data_dict = {}
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=3):
    if row[0].value.date() == datetime.datetime.now().date():
        data_dict[row[0].row] = [cell.value for cell in sheet[row[0].row]]

# 用列表1的内容去字典中的第1列判断是否有相同内容
for name in list1:
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=1):
        if row[0].value == name:
            if row[0].row in data_dict:
                # 在列表1相应数据后面写上已点检
                self.unique_listbox.insert(tk.END, f"{name} 已点检")
            else:
                # 在列表1相应数据后面写上未点检
                self.unique_listbox.insert(tk.END, f"{name} 未点检")

注意：这段代码中的 `self` 可能需要根据具体的上下文进行修改。此外，上述代码中的日期判断均以当前日期为准，如果需要修改为其他日期，需要修改对应的代码部分。

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

这段代码主要是对一个电影信息的文本文件进行处理，统计每个导演执导的电影数量和电影列表，并将结果保存到一个Excel文件中。同时，通过Matplotlib库绘制条形图，展示每个导演执导的电影数量，并在图表上标注每个导演最常用的演员。

具体来说，代码的实现如下：

1. 导入所需的库：

import openpyxl
import matplotlib.pyplot as plt

其中，openpyxl库用于处理Excel文件，matplotlib.pyplot库用于绘制图表。

2. 定义一个空字典movie_dict，用于存储电影信息：

movie_dict = {}

3. 打开电影信息的文本文件，逐行读取每条电影信息，将电影名称、导演和演员等信息存储到movie_dict中：

with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        line = line.strip()
        movie_info = line.split(';')
        movie_name = movie_info[0]
        directors = movie_info[1].split(',')
        actors = movie_info[2].split(',')
        for director in directors:
            if director not in movie_dict:
                movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}}
            else:
                movie_dict[director]['movies'].append(movie_name)
        for actor in actors:
            for director in directors:
                if actor not in movie_dict[director]['actors']:
                    movie_dict[director]['actors'][actor] = 1
                else:
                    movie_dict[director]['actors'][actor] += 1

这段代码使用了文件读写和字符串处理等基本操作。其中，strip()方法用于去除每行字符串两端的空格和换行符；split(';')方法用于将每行字符串按分号分割成电影名称、导演和演员等信息；split(',')方法用于将导演和演员等信息按逗号分割成列表。接着，使用for循环遍历每个导演和演员，将导演执导的电影名称存储到movie_dict中，同时统计每个导演最常用的演员。

4. 打开Excel文件，创建一个新的工作表，将导演执导的电影数量和电影列表写入工作表中：

wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx')
ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0)
ws.title = '导演作品统计'
ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名')
ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量')
ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表')
row_num = 2
for director, data in movie_dict.items():
    movie_list = ','.join(data['movies'])
    movie_count = len(data['movies'])
    ws.cell(row=row_num, column=1, value=director)
    ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count)
    ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list)
    row_num += 1
wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx')

这段代码使用了openpyxl库中的相关方法，打开了一个已存在的Excel文件，创建了一个新的工作表，并将导演执导的电影数量和电影列表写入工作表中。具体来说，使用create_sheet()方法创建了一个名为“导演作品统计”的工作表，并设置了工作表的标题。然后，使用循环遍历movie_dict中的每个导演，将导演姓名、执导电影数量和电影列表写入工作表中。

5. 统计每个导演执导的电影数量，并使用Matplotlib库绘制条形图：

director_list = []
movie_count_list = []
for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True):
    director_list.append(director)
    movie_count_list.append(len(data['movies']))
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
fig, ax = plt.subplots()
ax.barh(director_list, movie_count_list)
for i, director in enumerate(director_list):
    max_actor = []
    for actor in movie_dict[director]['actors'].keys():
        if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()):
            max_actor.append(actor)
    max_actor = str(max_actor)
    max_actor = max_actor.rstrip(']')
    max_actor = max_actor.lstrip('[')
    ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center')
ax.set_xlabel('执导电影数量')
ax.set_ylabel('导演姓名')
ax.invert_yaxis()
plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库中的相关方法，统计了每个导演执导的电影数量，并使用barh()方法绘制了一个水平条形图。同时，使用annotate()方法在图表上标注了每个导演最常用的演员。最后，设置了x轴和y轴的标签，以及y轴反转等属性，并使用show()方法显示图表。

总体来说，这段代码主要是对电影信息进行处理和分析，并使用Python中的相关库将结果输出到Excel文件和图表中，展示了Python在数据处理和可视化方面的应用。