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。

相关问题

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。

pandas对同一个excel文件下的多个sheet进行筛选并输出到另一个excel文件中

可以使用 pandas 的 ExcelFile 和 ExcelWriter 对象来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 的 ExcelFile 对象打开原始的 Excel 文件，获取所有的 sheet 名称。

2. 遍历所有的 sheet，使用 pandas 的 read_excel 方法读取每个 sheet 的数据，并进行筛选。

3. 使用 pandas 的 ExcelWriter 对象创建一个新的 Excel 文件，并将筛选后的数据写入到新的 Excel 文件中。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 打开原始的 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('path/to/excel_file.xlsx')

# 获取所有的 sheet 名称
sheet_names = excel_file.sheet_names

# 创建一个 ExcelWriter 对象，用于写入新的 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('path/to/new_excel_file.xlsx')

# 遍历所有的 sheet
for sheet_name in sheet_names:
    # 读取当前 sheet 的数据
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)

    # 进行筛选操作，这里以筛选 age 大于等于 18 的行为例
    df_filtered = df[df['age'] >= 18]

    # 将筛选后的数据写入到新的 Excel 文件中
    df_filtered.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 保存并关闭 ExcelWriter 对象
writer.save()
writer.close()

注意：上述代码中的筛选操作仅为示例，实际应用中需要根据具体需求进行修改。