python读取一个表，第一列是时间类型的天数，统计每一个月缺失值的天数

可以使用pandas库来读取表格，并针对第一列时间类型的天数进行处理。具体实现方法如下：

1.首先导入pandas库，读取表格，并将第一列转换为pandas中的时间类型：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('filename.xlsx') # 读取表格
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d') # 将第一列转换为时间类型，其中“日期”为第一列列名

2.然后按月份进行分组，并统计每个月中缺失值的天数，并保存到一个新的dataframe中：

new_df = pd.DataFrame()
for group_name, group_data in df.groupby(df['日期'].dt.to_period('m')): # 按月份分组
missing_count = group_data['需要统计的列名'].isna().sum() # 统计需要统计的列名缺失值的天数
month = group_data['日期'].dt.month.unique()[0] # 获取月份
year = group_data['日期'].dt.year.unique()[0] # 获取年份
new_df = new_df.append(pd.DataFrame({'年份': year, '月份': month, '缺失值天数': missing_count}, index=[0]), ignore_index=True) # 将统计结果保存到新的dataframe中

3.最后将统计结果导出为Excel文件：

new_df.to_excel('result.xlsx', index=False) # 导出结果