Python打开一个装有数据的excel，需要在第一行插入列名，并把其中日期那一列拆分成两列，

其中一列为日期，另一列为时间，然后将修改后的excel保存。

可以使用Python中的pandas库来实现这个操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 打开Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 在第一行插入列名
df.columns = ['日期时间', '数据1', '数据2', '数据3']

# 拆分日期时间列
df[['日期', '时间']] = df['日期时间'].str.split(' ', n=1, expand=True)

# 删除原日期时间列
df.drop('日期时间', axis=1, inplace=True)

# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel('data_new.xlsx', index=False)

这个示例代码首先使用pandas的`read_excel`方法读取名为`data.xlsx`的Excel文件，并将其存储为pandas的DataFrame对象。然后，将列名设置为`['日期时间', '数据1', '数据2', '数据3']`。

接着，使用`str.split`方法将`日期时间`列按空格拆分为`日期`和`时间`两列，并将它们添加到DataFrame中。然后，删除原来的`日期时间`列。

最后，使用`to_excel`方法将修改后的DataFrame保存为名为`data_new.xlsx`的Excel文件，其中`index=False`表示不保存DataFrame的行索引。

相关问题

Python打开有数据的excel在第一行插入列名，并把第一列按空格和逗号拆分成多列

下面是一种实现方式：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook.active

# 插入列名
sheet.insert_cols(1, 3)
sheet.cell(1, 1).value = 'Column A'
sheet.cell(1, 2).value = 'Column B'
sheet.cell(1, 3).value = 'Column C'

# 拆分第一列数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=1):
    cell_value = row[0].value
    values = cell_value.split(' ') + cell_value.split(',')
    row[0].value = values[0]
    if len(values) > 1:
        sheet.cell(row=row[0].row, column=2).value = values[1]
    if len(values) > 2:
        sheet.cell(row=row[0].row, column=3).value = values[2]

# 保存修改后的Excel文件
workbook.save('example_updated.xlsx')

该代码首先使用`openpyxl`库打开Excel文件，并获取工作表对象。然后在第一行插入列名，并在循环中遍历每一行数据，使用空格和逗号将第一列数据拆分成多列，并将结果分别填写到新的列中。最后，保存修改后的Excel文件。

Python打开有数据的excel，在第一行插入列名，并把其中日期时间那一列按空格拆分成两列，并把日期那列内容是8位数字的日期，改变为日期格式，在把整个表转换成枢纽表

这个任务可以使用Python中的pandas库完成。

首先，我们需要安装pandas库。可以通过命令行输入“pip install pandas”来安装。安装完成后，我们可以使用以下代码来实现任务：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('myexcel.xlsx')

# 在第一行插入列名
df.columns = ['date_time', 'column1', 'column2', 'column3']

# 把日期时间那一列按空格拆分成两列
df[['date', 'time']] = df['date_time'].str.split(' ', expand=True).iloc[:, :2]

# 把日期那列内容是8位数字的日期，改变为日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')

# 转换成枢纽表
pivot_df = pd.pivot_table(df, values=['column1', 'column2', 'column3'], index=['date'], columns=['time'])

在这段代码中，我们首先使用了pandas的read_excel函数来读取excel文件，然后使用columns属性给第一行插入列名。接着，我们使用了字符串的split函数将日期时间那一列按空格拆分成两列，并使用iloc函数取出前两列，即日期和时间。然后，我们使用了pandas的to_datetime函数将日期那一列内容是8位数字的日期改变为日期格式。最后，我们使用了pandas的pivot_table函数将整个表转换成枢纽表。