excel表B列数据存在，现添加C列对其分类，字符串第三四位为类别，若字符串第9，10位包含字母则为NPI,否则为字符串第三四位

你可以使用Excel的IF函数来实现这个要求。具体步骤如下：

1. 在C1单元格中输入以下公式：
=IF(OR(ISNUMBER(SEARCH("A",B1)),ISNUMBER(SEARCH("B",B1))), "NPI", MID(B1,3,2))

2. 拖动C1单元格右下角的黑色小方块，以复制公式到其他单元格中。

解释一下这个公式的含义：

- OR(ISNUMBER(SEARCH("A",B1)),ISNUMBER(SEARCH("B",B1))) 判断B1单元格中是否包含字母A或B，返回TRUE或FALSE。
- "NPI" 如果B1单元格中包含字母A或B，则返回"NPI"。
- MID(B1,3,2) 如果B1单元格中不包含字母A或B，则取B1单元格中第3和第4个字符。

相关问题

excel需要使用函数对B2进行分类：1.若字符串第三、四位为RD则为NPI,2.若字符串第三、四位不为RD，但第九、十位包含字母，则也为NPI，3.其余情况分类为MP。字符串第九和第十位可能是字母、数字和连接符“-”

好的，针对你的问题，我可以提供以下 Excel 公式实现：

=IF(LEFT(B2,2)="RD","NPI",IF(ISNUMBER(FIND("-",MID(B2,8,3)))=FALSE,IF(ISNUMBER(VALUE(MID(B2,9,2)))=FALSE,"NPI","MP"),"NPI"))

这个公式首先判断字符串的前两位是否为 "RD"，若是则返回 "NPI"，否则继续判断字符串的第九、十位是否包含字母，若是则也返回 "NPI"，否则返回 "MP"。

你可以直接将这个公式复制到 Excel 的单元格中，并将 B2 替换为你想要分类的单元格。

用python实现以下功能：有一组excel数据 根据第五列的站点、第四列的时间统计某日9时-第二日8时 第二列TMAX中的最大值。输出数据格式为，第一列站号staid、第二列D_tmax、第三列vtime即日最大值对应的时间、第四列站名stanam

要实现这个功能，你需要使用Python的pandas库来处理Excel数据，并结合numpy来处理时间范围和找到最大值。以下是一个简单的步骤描述：

1. 首先，安装必要的库，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas openpyxl

2. 然后，读取Excel文件并加载数据到pandas DataFrame中：

import pandas as pd

# 请替换'data.xlsx'为你实际的文件路径
df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 定义时间范围（9时至次日8时），这里需要将时间字符串转换为datetime格式以便操作：

from datetime import datetime, timedelta

def time_range(date_str):
    date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    start_time = date + timedelta(hours=9)
    end_time = date + timedelta(days=1) - timedelta(hours=8)
    return (start_time, end_time)

# 应该有一个函数用于获取日期列的索引，例如：
date_column_index = df.columns.get_loc('日期')  # 假设'日期'在第三列
df['start_end'] = df.iloc[:, date_column_index].apply(time_range)

4. 对于每个站点，筛选出指定时间范围内的TMAX最大值，同时记录下对应的时间：

grouped_df = df.groupby(['站点', 'staid']).apply(
    lambda x: x.loc[(x['开始时间'] <= x['TMAX']) & (x['结束时间'] > x['TMAX']), ['TMAX', '开始时间', '站名']].dropna().reset_index(drop=True)
)

5. 最后，保存结果到新的DataFrame或CSV文件中：

result = grouped_df[['站号staid', 'D_tmax', 'vtime', '站名stanam']]
result.to_csv('output.csv', index=False)