Python打开excel在数据列名最后一列再添加新列名，并把日期那一列转换成整数，把时间一列中小时提取到后面一列

可以使用Python中的pandas库来处理Excel文件，具体步骤如下：

1. 导入pandas库和Excel文件

import pandas as pd

# 导入Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx')

2. 添加新列名

# 获取列名
columns = df.columns.tolist()

# 在列名最后一列添加新列名
columns.append('新列名')

# 更新列名
df.columns = columns

3. 转换日期列为整数

# 获取日期列的数据
date_col = df['日期列名']

# 将日期列的数据转换为整数
int_date_col = pd.to_datetime(date_col).astype(int)

# 将新的整数列加入数据框中
df['新列名'] = int_date_col

4. 提取时间列中的小时到新的一列

# 获取时间列的数据
time_col = df['时间列名']

# 提取小时到新的一列
hour_col = pd.to_datetime(time_col).dt.hour

# 将新的小时列加入数据框中
df['新列名'] = hour_col

5. 保存Excel文件

# 保存Excel文件
df.to_excel('文件路径.xlsx', index=False)

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在Python中，可以使用pandas库来读取和处理Excel文件。在读取Excel文件时，pandas会自动将Excel中的数据类型转换为相应的Python数据类型。如果需要手动转换数据类型，可以使用pandas中的astype()方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将某一列转换为整数类型
df['Column_name'] = df['Column_name'].astype(int)

# 将某一列转换为日期类型
df['Date_column'] = pd.to_datetime(df['Date_column'])

以上代码中，`Column_name`和`Date_column`分别代表Excel表格中的列名。astype()方法可以将指定列的数据类型转换为指定的类型，例如int、float、datetime等。pd.to_datetime()方法可以将指定列的数据转换为日期类型。

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import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，data是原始数据
# df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 读取Excel文件

# 检查数据的形状，确认是否有整数倍的三行
rows_per_group = df.shape[0] // 3
if rows_per_group * 3 != df.shape[0]:
    print("数据行数不是3的倍数，无法均匀分组")

# 将DataFrame按每三行分组，并堆叠数据
new_df = df.iloc[::rows_per_group].stack().reset_index(drop=True)
new_df.columns = ['Column1', 'Column2']  # 更改列名，假设你是想要将前两列合并为新的一列

# 如果原始数据是从Excel表格中读取的，需要保存结果回新的Excel文件
new_df.to_excel('reformatted_data.xlsx', index=False)