python读取excel中每月每个小时的speed列的数据,分别记录
时间: 2024-05-04 20:18:36 浏览: 18
可以使用Python的第三方库 pandas 来读取 Excel 文件中的数据。以下是一个示例代码,可以读取 Excel 文件中名为 "Sheet1" 的工作表中的 "speed" 列的数据,并按月和小时进行分组统计:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 将日期时间列转换为 pandas 的 datetime 类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
# 按月和小时分组,计算 speed 列的平均值
result = df.groupby([df['datetime'].dt.month, df['datetime'].dt.hour])['speed'].mean()
# 输出结果
print(result)
```
其中,`example.xlsx` 是 Excel 文件的文件名,`Sheet1` 是要读取的工作表的名称,`datetime` 是包含日期和时间信息的列的名称,`speed` 是要统计的列的名称。输出结果是一个 pandas 的 Series 对象,其中每个元素表示一个月和一个小时的平均 speed 值。
相关问题
python读取excel中每月每个小时的speed列的数据
你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件,并使用pandas的DataFrame来处理数据。假设你的Excel文件名为“data.xlsx”,里面有一个名为“Sheet1”的工作表,其中包含了“month”、“hour”和“speed”三列数据。以下是读取每月每个小时的“speed”列数据的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件,指定工作表名为Sheet1
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 按月份和小时分组,计算每组中“speed”列的平均值
grouped = df.groupby(['month', 'hour'])['speed'].mean()
# 输出结果
print(grouped)
```
这段代码先使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件,并将其存储在DataFrame对象df中。然后,使用groupby()函数按“month”和“hour”列分组,并计算每组中“speed”列的平均值。最后,将结果存储在grouped变量中,并输出结果。
你可以根据实际情况修改代码中的文件名、工作表名和列名。
python读取excel中指定两列数据,每列生成一个数组
在 python 中,我们可以使用 Pandas 这个库来读取 Excel 文件。
以下是一个示例,假设你想要读取 "test.xlsx" 这个文件中的第一列和第二列:
```
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')
# 获取第一列数据,并转化为数组
column1 = df['第一列的名称'].values
# 获取第二列数据,并转化为数组
column2 = df['第二列的名称'].values
# 输出第一列数据
print(column1)
# 输出第二列数据
print(column2)
```
需要注意的是,在上面的示例中,你需要替换 "第一列的名称" 和 "第二列的名称" 为实际的列名。
如果你希望直接通过列编号来获取数据,可以使用如下代码:
```
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')
# 获取第一列数据,并转化为数组
column1 = df.iloc[:, 0].values
# 获取第二列数据,并转化为数组
column2 = df.iloc[:, 1].values
# 输出第一列数据
print(column1)
# 输出第二列数据
print(column2)
```