pandas使用时间进行分组并输出到一个文件簿的多张sheet表

可以使用 pandas 的 groupby 方法对时间进行分组，然后使用 to_excel 方法将每个分组的数据输出到不同的 sheet 表中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列转换为 datetime 类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 按照时间进行分组
groups = df.groupby(pd.Grouper(key='time', freq='M'))

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将每个分组的数据输出到不同的 sheet 表中
for name, group in groups:
    group.to_excel(writer, sheet_name=name.strftime('%Y-%m'))

# 保存 Excel 文件
writer.save()

这段代码将数据按照月份进行分组，并将每个月份的数据输出到一个名为“年-月”的 sheet 表中，最终输出到一个名为“output.xlsx”的 Excel 文件中。

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pandas分组并输出到一个文件簿的多张sheet表

可以使用 pandas 的 groupby 方法对数据进行分组，然后使用 to_excel 方法将每个分组的数据输出到不同的 sheet 表中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照某一列进行分组
groups = df.groupby('group_column')

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将每个分组的数据输出到不同的 sheet 表中
for name, group in groups:
    group.to_excel(writer, sheet_name=name)

# 保存 Excel 文件
writer.save()

其中，`data.csv` 是要分组的数据文件，`group_column` 是要分组的列名，`output.xlsx` 是输出的 Excel 文件名。每个分组的数据会输出到以分组名命名的 sheet 表中。

python同一工作簿2个子表当第一列相同且第二列为某个值时用逗号拼接2个子表的第三列，最后输出到表格

您可以使用 pandas 库来处理 Excel 文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None)

# 合并所有子表
df_merged = pd.concat(df.values())

# 按照第一列和第二列分组，对第三列进行逗号拼接
df_result = df_merged.groupby(['第一列', '第二列'])['第三列'].apply(lambda x: ','.join(x)).reset_index()

# 输出到表格
df_result.to_excel('output.xlsx', index=False)

需要注意的是，这里假设你的 Excel 文件中的子表都具有相同的列名，且第一列、第二列、第三列分别为 `'第一列'`、`'第二列'`、`'第三列'`。如果不是，请将代码中的列名替换为你的实际列名。