PY 抓取2个表格内相同的时间段数据

你好，可以使用 Pandas 库来实现抓取两个表格内相同时间段数据的功能。具体步骤如下：

1. 首先，使用 Pandas 的 read_excel 方法读取两个表格中的数据，并将它们分别存储为 DataFrame 对象。

import pandas as pd

# 读取两个表格的数据
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

2. 接着，使用 Pandas 的 merge 方法将两个 DataFrame 对象按照时间段进行合并。假设表格中的时间段存储在名为 'time' 的列中。

# 按照时间段合并两个 DataFrame 对象
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='time')

3. 最后，可以将合并后的数据保存到一个新的表格中。

# 将合并后的数据保存到一个新的表格中
merged_df.to_excel('merged_table.xlsx', index=False)

这样就可以得到一个新的表格 merged_table.xlsx，其中包含了两个原始表格中相同时间段的数据。

相关问题

PY 抓取2个表格内相同的时间小时分钟秒的数据

如果你只需要抓取两个表格内相同的时间中的小时、分钟和秒的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 读取两个表格并将它们转换成 Pandas 的 DataFrame 格式。
2. 对于每个 DataFrame，将时间列（假设为 "Time"）转换为 Pandas 中的时间格式，并将时间列的精度缩小到小时、分钟和秒。
3. 使用 Pandas 中的 merge() 函数，将两个 DataFrame 按照时间列进行合并。
4. 如果你只需要相同时间段内的数据，可以使用 Pandas 中的 loc() 函数，选取两个表格中时间列重叠的部分。

以下是一个简单的示例代码，假设两个表格的文件名分别为 "table1.csv" 和 "table2.csv"：

import pandas as pd

# 读取表格并转换成 DataFrame 格式
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将时间列转换为 Pandas 中的时间格式，并将精度缩小到小时、分钟和秒
df1['Time'] = pd.to_datetime(df1['Time']).dt.floor('s')
df2['Time'] = pd.to_datetime(df2['Time']).dt.floor('s')

# 合并两个 DataFrame
merged = pd.merge(df1, df2, on='Time', how='inner')

# 选择重叠的时间段
result = merged.loc[(merged['Time'] >= '2022-01-01 00:00:00') & (merged['Time'] <= '2022-01-01 23:59:59')]

# 输出结果
print(result)

在这个示例代码中，我们首先读取了两个表格，并将它们转换成 DataFrame 格式。然后，我们将时间列转换为 Pandas 中的时间格式，并将时间列的精度缩小到小时、分钟和秒。接着，我们使用 merge() 函数将两个 DataFrame 按照时间列进行合并。最后，我们使用 loc() 函数选取了两个表格中时间列重叠的部分，并输出了结果。你可以根据自己的需求修改代码中的时间段和文件名。

PY 抓取2个表格内相同的时间小时分钟秒的数据，然后写入Excel

你好，可以使用 pandas 和 openpyxl 库来实现。

首先，需要读取这两个表格，可以使用 pandas 的 read_excel 函数：

import pandas as pd

# 读取第一个表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
# 读取第二个表格
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

接着，可以使用 merge 函数将两个表格按照时间小时分钟秒进行合并：

# 合并两个表格
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='时间小时分钟秒')

然后，可以将合并后的数据写入 Excel 文件，可以使用 openpyxl 库：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的 Excel 文件
wb = Workbook()
# 新建一个工作表
ws = wb.active

# 将合并后的数据逐行写入 Excel 文件
for i, row in enumerate(merged_df.values):
    for j, value in enumerate(row):
        ws.cell(row=i+1, column=j+1, value=value)

# 保存 Excel 文件
wb.save('result.xlsx')

最后，将这段代码中的 table1.xlsx，table2.xlsx 和 result.xlsx 替换为你实际使用的文件名，就可以将两个表格内相同的时间小时分钟秒的数据写入到一个新的 Excel 文件中了。