请用python将含有四列的excel文件，根据其中第一列和第二列的值的组合来进行分类，分好之后将每一类的第三列（属性是日期格式，请注意！）和第四列写入新的excel文件中

。好的，我明白了。以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('原始数据.xlsx')

# 根据第一列和第二列的值来进行分类
grouped = df.groupby(['第一列', '第二列'])

# 新建一个空的DataFrame
result = pd.DataFrame()

# 遍历每一组数据，并将第三列和第四列写入新的DataFrame中
for name, group in grouped:
    group_result = group[['第三列', '第四列']]
    result = pd.concat([result, group_result], ignore_index=True)

# 将结果写入新的excel文件中
result.to_excel('分类结果.xlsx', index=False)

代码中的“第一列”，“第二列”，“第三列”和“第四列”需要替换成实际的列名称。

相关问题

请用python将含有四列的excel文件，根据其中第一列和第二列的值的组合来进行分类，分好之后将每一类的第三列和第四列写入新的excel文件中

这是一个技术问题，我可以为您提供以下Python代码示例：

import pandas as pd
 
# 读取包含四列的Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
 
# 按第一列和第二列的值的组合进行分类
groups = df.groupby(['Column1', 'Column2'])
 
# 遍历每个组，将每一类的第三列和第四列写入新的Excel文件中
for name, group in groups:
    new_df = pd.DataFrame({'Column3': group['Column3'], 'Column4': group['Column4']})
    new_df.to_excel(f'{name[0]}_{name[1]}.xlsx', index=False)

在此过程中，您需要将原始Excel文件的名称替换为“filename.xlsx”，并将“Column1”、“Column2”、“Column3”和“Column4”替换为实际列名。请先确保已经安装了Pandas库。

请用python将含有四列的excel文件，根据其中第一列和第二列的值的组合来进行分类，分好之后将每一类的第四列和属性为日期的第三列写入新的excel文件中

可以使用pandas库来读取和处理Excel文件，然后根据需要分类并写入新文件中。代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 根据第一列和第二列的值的组合来分类
groups = df.groupby(['Column1', 'Column2'])

# 遍历每一类，将第四列和属性为日期的第三列写入新的Excel文件中
for name, group in groups:
    # 创建新的DataFrame
    new_df = pd.DataFrame({'Column3': group['Column3'], 'Column4': group['Column4']})
    # 将日期转换为字符串并存储
    new_df['Column3'] = new_df['Column3'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
    new_df.to_excel(f'{name[0]}_{name[1]}.xlsx', index=False)

其中，'data.xlsx'是需要分类处理的Excel文件，'Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column4'分别是这个Excel文件中的四列名称。程序会将分类结果以'Column1_Column2.xlsx'的格式存储到当前目录下。注意需要安装并导入pandas库。