python提取excel中列名为电压、电流、时间的数据

要提取Excel中特定列名为"电压"、"电流"和"时间"的数据，您可以使用`pandas`库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 替换为您的Excel文件路径
excel_file = '/path/to/excel_file.xlsx'

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(excel_file)

# 提取特定列的数据
voltage_data = df['电压']
current_data = df['电流']
time_data = df['时间']

# 打印提取到的数据
print("电压数据：")
print(voltage_data)
print("\n电流数据：")
print(current_data)
print("\n时间数据：")
print(time_data)

请确保已经安装了`pandas`库，您可以使用`pip install pandas`命令进行安装。在上述代码中，我们使用`pd.read_excel`函数读取Excel文件，并将所需列名作为索引来提取相应的数据。最后，我们将每列的数据打印出来。

相关问题

python提取excel中excel时间数据，按年月日划分

可以使用Python中的pandas库来读取Excel中的数据，并将时间数据按照年月日划分。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

3. 将Excel中的时间数据转换为pandas中的datetime格式

df['时间列名'] = pd.to_datetime(df['时间列名'])

4. 使用pandas中的groupby函数按照年月日进行分组

df_grouped = df.groupby([df['时间列名'].dt.year, df['时间列名'].dt.month, df['时间列名'].dt.day])

5. 对分组后的数据进行操作，比如计算每组的均值等

df_mean = df_grouped.mean()

注意，这里的时间列名需要根据你的Excel文件中实际的列名进行修改。另外，如果需要按照其他时间单位进行分组，比如按照年月进行分组，只需要将groupby函数中的day改为month即可。

python修改excel的列名

以下是使用pandas库修改Excel列名的示例代码：

import pandas as pd

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

# 将列名从'OldName'改为'NewName'
df.rename(columns={'OldName': 'NewName'}, inplace=True)

# 将修改后的数据保存到新的Excel文件中
df.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用pandas库的read_excel()方法读取了一个名为'example.xlsx'的Excel文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用rename()方法将列名从'OldName'改为'NewName'，并将inplace参数设置为True以在原始DataFrame对象中进行修改。最后，我们使用to_excel()方法将修改后的数据保存到一个名为'new_example.xlsx'的新Excel文件中。