python读取excel中每月每个小时的speed列的数据

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用pandas的DataFrame来处理数据。假设你的Excel文件名为“data.xlsx”，里面有一个名为“Sheet1”的工作表，其中包含了“month”、“hour”和“speed”三列数据。以下是读取每月每个小时的“speed”列数据的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，指定工作表名为Sheet1
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 按月份和小时分组，计算每组中“speed”列的平均值
grouped = df.groupby(['month', 'hour'])['speed'].mean()

# 输出结果
print(grouped)

这段代码先使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件，并将其存储在DataFrame对象df中。然后，使用groupby()函数按“month”和“hour”列分组，并计算每组中“speed”列的平均值。最后，将结果存储在grouped变量中，并输出结果。

你可以根据实际情况修改代码中的文件名、工作表名和列名。

相关问题

python读取excel中每月每个小时的speed列的数据，分别记录

可以使用Python的第三方库 pandas 来读取 Excel 文件中的数据。以下是一个示例代码，可以读取 Excel 文件中名为 "Sheet1" 的工作表中的 "speed" 列的数据，并按月和小时进行分组统计：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将日期时间列转换为 pandas 的 datetime 类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 按月和小时分组，计算 speed 列的平均值
result = df.groupby([df['datetime'].dt.month, df['datetime'].dt.hour])['speed'].mean()

# 输出结果
print(result)

其中，`example.xlsx` 是 Excel 文件的文件名，`Sheet1` 是要读取的工作表的名称，`datetime` 是包含日期和时间信息的列的名称，`speed` 是要统计的列的名称。输出结果是一个 pandas 的 Series 对象，其中每个元素表示一个月和一个小时的平均 speed 值。

读取A.xls中分别统计time列每年每个月，speed列速度为0，大于10，和大于0小于10的数量

好的，您的第一个问题是如何读取A.xls中的数据并统计speed列的数量。我可以利用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用条件过滤来统计speed列中符合条件的数量。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('A.xls')

# 转换time列为日期时间类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 按照年和月分组，并统计数量
count_by_month = df.groupby([df['time'].dt.year, df['time'].dt.month])['time'].count()

# 统计速度为0的数量
count_speed_0 = df[df['speed'] == 0]['speed'].count()

# 统计速度大于10的数量
count_speed_gt_10 = df[df['speed'] > 10]['speed'].count()

# 统计速度大于0小于10的数量
count_speed_half = df[(df['speed'] > 0) & (df['speed'] < 10)]['speed'].count()

这样，您就可以得到分别按照时间统计数量的结果，以及符合条件的速度数量。注意，您需要修改代码中的Excel文件名和列名以匹配您自己的数据。