python对excel表格中的年份进行分组

可以使用Python中的pandas库来对excel表格中的年份进行分组。具体操作步骤如下：

1. 使用pandas的read_excel函数读取excel文件，并将其转换为DataFrame格式。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 使用pandas的groupby函数按照年份进行分组。

grouped = df.groupby(df['year'])

3. 对于每个分组，可以使用聚合函数进行统计分析。例如，计算每个年份的平均值。

mean_by_year = grouped.mean()

其中，'year'是excel表格中存储年份的列名。可以根据实际情况进行修改。

相关问题

利用python根据Excel表格中的公司名称和年份筛选出文件中所有满足条件的PDF文件

可以使用Python中的pandas和os模块来实现这个功能。

首先，读取Excel表格中的公司名称和年份，可以使用pandas中的read_excel函数来读取Excel文件，并使用DataFrame对象保存数据。例如：

import pandas as pd

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

# 获取公司名称和年份
companies = df['公司名称'].tolist()
years = df['年份'].tolist()

接着，使用os模块遍历PDF所在的文件夹，并筛选出符合条件的PDF文件。可以使用glob模块来获取文件夹中的所有PDF文件，然后使用os.path模块来获取文件名中的公司名称和年份信息，最后判断是否符合条件。例如：

import os
import glob

# PDF所在的文件夹
pdf_folder = './pdf_files/'

# 遍历文件夹中的所有PDF文件
for pdf_file in glob.glob(os.path.join(pdf_folder, '*.pdf')):
    # 获取文件名
    filename = os.path.basename(pdf_file)
    
    # 获取公司名称和年份
    pdf_company = filename.split('_')[0]
    pdf_year = int(filename.split('_')[1].split('.')[0])
    
    # 判断是否符合条件
    if pdf_company in companies and pdf_year in years:
        # 处理符合条件的PDF文件
        print(pdf_file)

这里假设PDF文件名的格式为“公司名称_年份.pdf”，可以根据实际情况进行修改。筛选出符合条件的PDF文件后，可以进行进一步的处理，例如复制到指定的文件夹中或者进行PDF内容的提取等操作。

依次输出excel表格中的年份python

可以使用Python的pandas库来读取excel文件，并且获取其中的年份数据。可以按照以下步骤进行：

1. 安装pandas库：在命令行窗口中输入`pip install pandas`，等待安装完成。

2. 使用pandas读取excel文件：使用pandas的`read_excel()`函数读取excel文件，并将其存储为DataFrame对象。

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel('filename.xlsx')

3. 提取年份数据：利用pandas的`dt`属性，将日期数据转换为年份数据，并使用`unique()`函数提取所有不同的年份。

   years = df['date'].dt.year.unique()

4. 输出年份数据：使用`print()`函数输出所有的年份。

   for year in years:
       print(year)

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx')
years = df['date'].dt.year.unique()

for year in years:
    print(year)

其中，`filename.xlsx`为要读取的excel文件名，`date`为excel表格中存储日期的列名。