读取一个excel有3列数据，一列日期，一列实际功率，一列预测功率，要用100去减去预测功这一列数据率如何实现

您可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel数据，并且可以使用DataFrame对象的算术运算来实现对预测功率列的减100操作。具体实现可以如下：

import pandas as pd

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

# 对预测功率列减去100
df['预测功率'] = 100 - df['预测功率']

# 打印处理后的数据
print(df)

在上述代码中，我们首先使用pd.read_excel函数读取Excel文件数据，并将其保存在DataFrame对象中。接着，我们使用DataFrame对象的算术运算来实现对预测功率列的减100操作，并将其保存回DataFrame对象中。最后，我们打印处理后的数据以供查看。

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读取一个excel有3列数据，一列日期，一列实际功率，一列预测功率，要用100去减去预测功率如何实现

您可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel数据，并且可以使用apply函数来实现对预测功率的减操作。具体实现可以如下：

import pandas as pd

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

# 函数：减去100
def subtract_100(x):
    return 100 - x

# 对预测功率列应用函数
df['预测功率'] = df['预测功率'].apply(subtract_100)

# 打印处理后的数据
print(df)

在上述代码中，我们首先使用pd.read_excel函数读取Excel文件数据，并将其保存在DataFrame对象中。接着，我们定义了一个函数subtract_100，该函数实现了对输入值的减100操作。最后，我们使用apply函数将subtract_100函数应用于预测功率列，得到减去100后的新列，并将其保存回DataFrame对象中。

读取一个excel有3列数据，一列日期，一列实际功率，一列预测功率，要用100去减去预测功这一列数据,并保留其他2列数据且同时保存回DataFrame如何实现

您可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel数据，并且可以使用DataFrame对象的算术运算来实现对预测功率列的减100操作，并使用loc函数来选择需要保留的2列数据。具体实现可以如下：

import pandas as pd

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

# 对预测功率列减去100
df['预测功率'] = 100 - df['预测功率']

# 选择需要保留的2列数据
df = df.loc[:, ['日期', '实际功率', '预测功率']]

# 打印处理后的数据
print(df)

在上述代码中，我们首先使用pd.read_excel函数读取Excel文件数据，并将其保存在DataFrame对象中。接着，我们使用DataFrame对象的算术运算来实现对预测功率列的减100操作，并将其保存回DataFrame对象中。最后，我们使用loc函数选择需要保留的2列数据，并重新保存回DataFrame对象中。最终，我们打印处理后的数据以供查看。