python求表格中某一天对应的不同运动时长的和

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

用python语句查询表格中某一列的不同元素

可以使用 pandas 库中的 unique() 方法查询表格中某一列的不同元素。假设表格的名称为 df，某一列的名称为 col_name，可以按照如下方式进行查询：

import pandas as pd

# 读取表格文件
df = pd.read_csv('table.csv')

# 查询某一列的不同元素
unique_values = df[col_name].unique()

print(unique_values)

其中，read_csv() 方法用于读取表格文件，col_name 是需要查询的列的名称，unique() 方法返回该列的不同元素。