python求表格中某一天对应的不同运动时长的和
时间: 2024-03-26 22:34:23 浏览: 46
好的,可以使用Python中的pandas库来实现。假设表格数据已经被存储在名为dataframe的变量中,可以按照以下步骤来实现:
1. 将日期列转换为datetime类型,以便可以进行日期筛选和计算。
```python
dataframe['日期'] = pd.to_datetime(dataframe['日期'])
```
2. 根据需要筛选出某一天的数据,例如要求2019年8月12日的数据。
```python
selected_data = dataframe[dataframe['日期'] == '2019-08-12']
```
3. 对筛选出的数据按照运动类型进行分组,并计算每组的运动时长和。
```python
grouped_data = selected_data.groupby('运动类型')['运动时长'].sum()
```
最后,grouped_data中保存的就是不同运动类型对应的时长和。
相关问题
python求表格中某一天对应的不同运动时长的和,其中表格有步行,跑步,羽毛球,健身,骑行,健身这些表格
好的,那么可以按照如下方式来实现:
假设表格数据已经被存储在名为dataframe的变量中,可以按照以下步骤来实现:
1. 将日期列转换为datetime类型,以便可以进行日期筛选和计算。
```python
dataframe['日期'] = pd.to_datetime(dataframe['日期'])
```
2. 筛选出某一天的数据,例如要求2019年8月12日的数据。
```python
selected_data = dataframe[dataframe['日期'] == '2019-08-12']
```
3. 对筛选出的数据按照运动类型进行分组,并计算每组的运动时长和。
```python
grouped_data = selected_data.groupby('运动类型')['运动时长'].sum()
```
4. 如果只需要统计步行,跑步,羽毛球,骑行的运动时长和,可以使用如下代码进行筛选。
```python
selected_grouped_data = grouped_data[grouped_data.index.isin(['步行', '跑步', '羽毛球', '骑行'])]
```
最后,selected_grouped_data中保存的就是步行,跑步,羽毛球,骑行对应的时长和。
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