Python打开excel把其中时间一列中的小时提取到后面一列

可以使用Python的pandas模块来打开excel文件，并提取时间一列中的小时到后面一列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 打开excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取时间一列中的小时到后面一列
df['Hour'] = pd.to_datetime(df['Time']).dt.hour

# 保存修改后的文件
df.to_excel('example_modified.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas的read_excel函数打开了一个名为example.xlsx的excel文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。

接下来，我们使用pandas的to_datetime函数将时间一列转换为datetime类型，并使用dt.hour函数提取其中的小时，并将其存储在一个名为Hour的新列中。

最后，我们使用to_excel函数将修改后的DataFrame对象保存到一个新的excel文件example_modified.xlsx中，同时禁止写入行索引（index=False）。

需要注意的是，这个代码示例中假设excel文件中的时间一列格式为datetime类型。如果时间一列的格式不是datetime类型，那么需要先将其转换为datetime类型才能使用dt.hour函数提取小时。

相关问题

Python打开excel数据把时间一列中的小时提取到后面一列

以下是一种实现方法：

import pandas as pd

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取时间列的小时部分
df['Hour'] = df['Time'].dt.hour

# 将结果保存到新的excel文件中
df.to_excel('data_with_hour.xlsx', index=False)

首先，我们使用pandas库读取了excel数据并将其存储在DataFrame对象中。然后，使用`dt`属性将时间列`Time`的小时部分提取到新的列`Hour`中。最后，我们使用`to_excel`方法将结果保存到新的excel文件中，设定`index=False`以去除行索引。

Python打开excel把其中时间列的小时提取到新的一列

可以使用pandas库来读取和操作Excel文件。假设我们的 Excel 文件名为`data.xlsx`，其中包含了一个时间列，我们想要提取每个时间的小时并添加到新的一列中，可以按照以下步骤操作：

首先，安装pandas库，使用以下命令：

!pip install pandas

然后，导入pandas库和Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

接下来，我们可以使用pandas库中的`apply()`函数来对每个时间进行操作，提取小时数：

# 定义一个函数，用于提取时间的小时数
def extract_hour(time):
    return time.hour

# 对时间列应用提取小时数的函数，创建新列
df['Hour'] = df['Time'].apply(extract_hour)

最后，我们可以将结果输出到新的Excel文件中：

# 将结果输出到Excel文件中
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 定义一个函数，用于提取时间的小时数
def extract_hour(time):
    return time.hour

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对时间列应用提取小时数的函数，创建新列
df['Hour'] = df['Time'].apply(extract_hour)

# 将结果输出到Excel文件中
df.to_excel('result.xlsx', index=False)