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。

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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。

python读取excel中每行的第3列第4列数据

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并且可以轻松地获取指定列的数据。

以下是读取Excel文件中第3列和第4列数据的示例代码：

import pandas as pd

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

# 获取第3列和第4列数据
col3 = df.iloc[:, 2]  # 第3列数据
col4 = df.iloc[:, 3]  # 第4列数据

# 输出结果
print(col3)
print(col4)

其中，`pd.read_excel()`函数用于读取Excel文件，返回一个DataFrame对象。`df.iloc[:, 2]`表示获取DataFrame对象中的第3列数据，`:,3`表示获取DataFrame对象中的第4列数据。