python对excel筛选完成后时间后面多了00：00：00

这是因为Excel将日期时间格式的数据默认显示为带有时分秒的形式，而Python读取Excel数据时，会将这些日期时间格式的数据转换为Python的datetime对象，如果没有指定格式，则默认只显示日期部分而省略了时间部分的显示。如果您需要保留时间部分的显示，可以在读取Excel数据时指定datetime格式，或者在Python中对datetime对象进行格式化处理。以下是一些处理方法示例：

1. 在读取Excel数据时指定datetime格式：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', parse_dates=['your_date_column'])

2. 对datetime对象进行格式化处理：

import datetime
your_datetime_object.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

其中，`%Y-%m-%d %H:%M:%S` 是格式化字符串，可以根据您的实际需求进行修改。

相关问题

使用Python实现 BExcel的后三列追加到AExcel中A列和B列的值分别与BExcel中的D列和E列的值相等的后面，然后保存完整数据

好的，根据你的要求，我们需要在将BExcel的后三列追加到AExcel的A列和B列后面时，只将其添加到与BExcel中的D列和E列的值相等的A列和B列后面。具体步骤如下：

1. 安装pandas库

如果你已经安装过pandas库，则可以跳过这一步。否则在命令行中输入以下命令来安装pandas库：

pip install pandas

2. 读取Excel文件

我们需要使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件。假设BExcel文件名为"B.xlsx"，AExcel文件名为"A.xlsx"，则可以使用以下代码读取它们：

import pandas as pd

# 读取BExcel文件
b_df = pd.read_excel('B.xlsx')

# 读取AExcel文件
a_df = pd.read_excel('A.xlsx')

3. 根据条件筛选数据

我们需要将BExcel的后三列数据追加到AExcel的A列和B列后面，但只添加到与BExcel中的D列和E列的值相等的A列和B列后面。这可以通过pandas的merge函数和DataFrame的boolean indexing来实现。具体代码如下：

# 根据BExcel的D列和E列的值筛选出符合条件的AExcel数据
merge_df = pd.merge(a_df, b_df[['D', 'E', 'Col1', 'Col2', 'Col3']], how='inner', left_on=['A', 'B'], right_on=['D', 'E'])

# 获取BExcel的后三列数据
b_data = b_df.iloc[:, -3:]

# 将BExcel的后三列数据追加到符合条件的AExcel的A列和B列后面
merge_df[['A', 'B']] = pd.concat([merge_df[['A', 'B']], b_data], axis=1)

# 将修改后的数据保存回AExcel中
a_df.update(merge_df)

4. 保存完整数据

最后，我们需要将修改后的完整数据保存回AExcel文件中。这可以通过pandas的to_excel函数来实现。具体代码如下：

# 将完整数据保存到AExcel文件中
a_df.to_excel('A.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取BExcel文件
b_df = pd.read_excel('B.xlsx')

# 读取AExcel文件
a_df = pd.read_excel('A.xlsx')

# 根据BExcel的D列和E列的值筛选出符合条件的AExcel数据
merge_df = pd.merge(a_df, b_df[['D', 'E', 'Col1', 'Col2', 'Col3']], how='inner', left_on=['A', 'B'], right_on=['D', 'E'])

# 获取BExcel的后三列数据
b_data = b_df.iloc[:, -3:]

# 将BExcel的后三列数据追加到符合条件的AExcel的A列和B列后面
merge_df[['A', 'B']] = pd.concat([merge_df[['A', 'B']], b_data], axis=1)

# 将修改后的数据保存回AExcel中
a_df.update(merge_df)

# 将完整数据保存到AExcel文件中
a_df.to_excel('A.xlsx', index=False)

希望这个代码可以帮助你完成你的任务。如果你还有其他问题或者需要进一步的帮助，请随时提出。

使用Python实现 BExcel中的三列不想连的数据追加到AExcel中A列和B列的值同时于BExcel中的N列和O列数据相等的后面，然后保存完整数据

好的，对于这个问题，我们可以使用Python中的pandas库来进行数据的读取、筛选、追加以及保存操作。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取BExcel中的数据

b_data = pd.read_excel('BExcel.xlsx')

3. 根据条件筛选出需要的数据

condition = b_data['N列'] == b_data['O列']
selected_data = b_data[condition][['A列', 'B列', 'N列', 'O列']]

4. 读取AExcel中的数据

a_data = pd.read_excel('AExcel.xlsx')

5. 将筛选出的数据追加到AExcel中，并保存完整数据

result_data = pd.concat([a_data, selected_data], axis=1)
result_data.to_excel('AExcel.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取BExcel中的数据
b_data = pd.read_excel('BExcel.xlsx')

# 根据条件筛选出需要的数据
condition = b_data['N列'] == b_data['O列']
selected_data = b_data[condition][['A列', 'B列', 'N列', 'O列']]

# 读取AExcel中的数据
a_data = pd.read_excel('AExcel.xlsx')

# 将筛选出的数据追加到AExcel中，并保存完整数据
result_data = pd.concat([a_data, selected_data], axis=1)
result_data.to_excel('AExcel.xlsx', index=False)

注意：在上述代码中，需要将'AExcel.xlsx'和'BExcel.xlsx'替换为实际的Excel文件名，并且A列、B列、N列和O列也需要替换为实际的列名。