python提取excel中时间序列对应的数据。每天分为4个小时

您可以使用 Python 中的 pandas 和 xlrd 库来提取时间序列对应的数据。具体步骤如下：

1. 首先，使用 xlrd 库读取 Excel 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 格式。例如：

   import xlrd
   import pandas as pd
   
   # 读取 Excel 文件
   workbook = xlrd.open_workbook('your_excel_file.xlsx')
   sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 假设数据在第一个 sheet 中
   
   # 将数据转换为 DataFrame 格式
   df = pd.DataFrame([sheet.row_values(i) for i in range(1, sheet.nrows)], columns=sheet.row_values(0))

2. 接下来，将 Excel 中的时间序列转换为 pandas 中的 datetime 格式。假设 Excel 中的时间序列位于 DataFrame 的 'time' 列中，可以使用如下代码：

   df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

3. 然后，可以使用 pandas 中的 resample() 方法将数据按照时间序列统计。假设每天分为 4 个小时，可以使用如下代码：

   df.set_index('time', inplace=True)  # 将时间列设置为 DataFrame 的索引
   
   # 按照每 4 小时进行统计
   df = df.resample('4H').mean()  # 可以根据需要使用其他的聚合函数，例如 sum()、max() 等等

经过上述处理，df 中的数据将以每 4 小时为间隔进行统计，每天分为 6 个时间段。您可以进一步根据需要对数据进行处理、分析和可视化。