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。