python写一段代码读取一个excel,其中一列存储的是日期格式的数据'2023-05-23 09:44', '2023-05-22 15:36',判断是否存在大于18:00的列,不满足的全部剔除掉,满足的输出到新的xls中
时间: 2023-11-27 11:52:39 浏览: 31
可以使用Python的pandas库来读取和处理Excel文件,以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 判断是否存在大于18:00的列
mask = df['date'].dt.time > pd.Timestamp('18:00').time()
# 根据mask过滤数据
df_filtered = df[mask]
# 将过滤后的数据保存到新的Excel文件
df_filtered.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)
```
其中,`pd.to_datetime`函数将日期列转换为datetime类型,`df['date'].dt.time`获取日期列中的时间部分,`pd.Timestamp('18:00').time()`创建一个时间为18:00的Timestamp对象。最后,使用`to_excel`函数将过滤后的数据保存到新的Excel文件中。
相关问题
请用python写一段代码比较一个excel文件中两列的值并将其中不相等的值输出为一列excel文件
假设你要比较的两列分别为A列和B列,可以使用pandas模块来处理这个任务。下面是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')
# 比较A列和B列的值
mask = (df['A'] != df['B'])
# 获取不相等的值并输出到新Excel文件
df[mask][['A', 'B']].to_excel('output.xlsx', index=False)
```
代码中,首先使用`pd.read_excel()`函数读取原始Excel文件,将其存储到一个pandas数据框中。然后使用布尔掩码比较A列和B列的值,得到一个布尔数组。最后,使用`to_excel()`函数将不相等的值输出到新Excel文件。注意,`to_excel()`函数的`index`参数要设置为`False`,否则会在输出文件中保留行索引。
用Python写一段代码,读取xlsx中violation列的数据,并把相同数据的记录的序号按照顺序进行排列
假设你的 xlsx 文件名为 `data.xlsx`,且数据表格在第一个 Sheet 中,那么可以使用 `pandas` 库和以下代码实现你的需求:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0)
# 按照 violation 列进行排序,并且保留原始序号
df['index'] = df.index
df = df.sort_values(by='violation')
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
# 打印排序后的数据表格
print(df[['index', 'violation']])
```
在上述代码中,首先使用 `pandas` 库中的 `read_excel()` 函数读取 xlsx 文件中的第一个 Sheet 中的数据表格,并存储到 `df` 变量中。
然后,我们为数据表格添加了一列名为 `index` 的新列,用来存储每行数据的原始序号。接着,我们使用 `sort_values()` 函数按照 `violation` 列进行排序,同时保留原始序号。最后,我们使用 `reset_index()` 函数将数据表格中的序号重置为从 0 开始的顺序,以便后续处理。
最后,我们使用 `print()` 函数打印排序后的数据表格中的 `index` 和 `violation` 列。