python获取excel数据系统日期前一天的数据

可以使用Python的`datetime`模块获取系统日期前一天的日期，然后再根据需要筛选Excel数据。以下是示例代码：

import datetime
import pandas as pd

# 获取系统日期前一天的日期
yesterday = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)

# 读取Excel文件数据
df = pd.read_excel('excel_file.xlsx')

# 筛选日期为前一天的数据
yesterday_data = df[df['日期'] == yesterday]

相关问题

python获取excel数据，获取前一天的数据

可以使用Python的pandas库来获取Excel数据。你可以使用pandas.read_excel()函数来读取Excel文件，然后使用pandas.DataFrame来处理数据。要获取前一天的数据，可以使用Python的datetime库来获取当前日期和时间，然后使用timedelta函数来计算前一天的日期，最后在读取Excel数据时指定日期范围。具体代码实现如下：

import pandas as pd
import datetime

# 获取当前日期和时间
today = datetime.datetime.now()
# 计算前一天日期
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
# 转换日期格式
yesterday_str = yesterday.strftime("%Y-%m-%d")

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("excel_file.xlsx", parse_dates=[0])
# 过滤前一天数据
df = df[(df['date'] >= yesterday_str) & (df['date'] < today.strftime("%Y-%m-%d"))]

# 处理数据
# ...

需要注意的是，要将Excel文件中的日期列解析为日期类型，可以在读取Excel文件时使用parse_dates参数指定日期列的索引或列名。另外，日期的格式需要与Excel文件中的格式一致。

python如何在excel表里抓取到当前日期前一天的数据

您可以使用Python中的pandas库来读取excel表格中的数据，并通过datetime库来计算昨天的日期。以下是一个例子：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 读取excel表格中的数据
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 计算昨天的日期
yesterday = datetime.today() - timedelta(days=1)

# 从excel表格中筛选出昨天的数据
yesterday_data = df[df['date'] == yesterday]

请注意，上述代码仅为示例，请根据您的实际情况进行调整。