date_list = date.split('/')
时间: 2024-01-04 15:02:07 浏览: 25
这段代码将一个日期字符串按照斜杠(/)进行分割,并将分割后的结果存储在一个列表中。假设`date`是一个形如"2022/03/15"的日期字符串,那么`date_list`将是一个包含三个元素的列表:["2022", "03", "15"]。每个元素都是按照斜杠分割后的子字符串。
这样做的目的是将日期字符串分割成年、月和日三个部分,以便后续对每个部分进行处理或使用。可以通过索引来访问每个分割后的部分,如`date_list[0]`表示年份,`date_list[1]`表示月份,`date_list[2]`表示日期。
相关问题
import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月
要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日,可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下:
```
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx")
start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期'])
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期'])
test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M'))
start_date_col = '合同开始日期'
end_date_col = '合同截止日期'
new_col = '日期'
for index, row in test.iterrows():
start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col])
end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col])
date_list = []
if start_date.day <= 15:
while start_date <= end_date:
date_list.append(start_date)
start_date = start_date + timedelta(days=30)
else:
start_date = start_date + timedelta(days=30)
while start_date <= end_date + timedelta(days=30):
date_list.append(start_date)
start_date = start_date + timedelta(days=30)
# 格式化日期字符串为年月日
date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)
# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True)
df_tmp = df_tmp.stack()
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True)
df_tmp.name = '日期'
# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1)
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index')
# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")
# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)
```
这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日,而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。
class FileReader: def read_date(self) -> list[Record]: pass class TextFileReader(FileReader): def __init__(self,path): self.path = path def read_date(self) -> list[Record]: f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8") record_list: list[Record] = [] for line in f.readlines(): line = line.strip() date_list = line.split(" , ") record = Record(date_list[0], date_list[1], int(date_list[2]), date_list[3]) record_list.append(record) f.close() return record_list if __name__ == '__main__': text_file_reader = TextFileReader("E:/111.txt") text_file_reader.read_date()为什么报错
根据提供的代码,报错可能是因为``类没有被导入或定义。请确保在使用`Record`类之前,已经正确导入并定义了该类。
另外,代码中的`read_date`方法返回了一个`list[Record]`类型的结果注解。请注意,Python中没有直接支持泛型的语法,正确的写法应该是`List[Record]`。
请检查是否正确导入了`Record`类,并确保该类已经正确定义。如果问题仍然存在,请提供更多的错误信息,以便我能更好地帮助你解决问题。
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