从excel读取3列数据，第一列是日期，有年月日时分秒，第二列是实际功率，第三列是预测功率，要求先将每日时间分为大发时段10点到16点，高峰时段6点到9点和17点到22点和普通时段0点到6点，9点到10点，16点到17点，22点到24点3种时段，计算实际功率与预测功率的差值除以预测功率得到的值为AA，计算实际功率与预测功率的差值的绝对值再乘以4得到的值为elc,然后在大发时段如果AA大于0.25，那么elc乘以0.4得到一个新值elc_1_score_N, 在大发时段如果AA小于-0.25，那么elc乘以

2得到一个新值elc_1_score_P，其余时段不做处理。最后将elc_1_score_N和elc_1_score_P加和得到elc_1_score。请问如何实现这个需求？

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('file_path.xlsx')

# 定义分类函数
def classify_time(date):
    hour = date.hour
    if hour >= 10 and hour <= 16:
        return '大发时段'
    elif (hour >= 6 and hour <= 9) or (hour >= 17 and hour <= 22):
        return '高峰时段'
    else:
        return '普通时段'

# 对日期进行分类
df['时段'] = df['日期'].apply(classify_time)

# 计算elc_1_score
def calculate_score(row):
    aa = (row['实际功率'] - row['预测功率']) / row['预测功率']
    elc = abs(row['实际功率'] - row['预测功率']) * 4 / row['预测功率']
    if row['时段'] == '大发时段':
        if aa > 0.25:
            return elc * 0.4
        elif aa < -0.25:
            return elc * 2
        else:
            return elc
    else:
        return elc

df['elc_1_score'] = df.apply(calculate_score, axis=1)

# 计算elc_1_score_N和elc_1_score_P
elc_1_score_N = df.loc[df['时段'] == '大发时段'].loc[df['AA'] > 0.25]['elc_1_score'].sum() * 0.4
elc_1_score_P = df.loc[df['时段'] == '大发时段'].loc[df['AA'] < -0.25]['elc_1_score'].sum() * 2

# 计算elc_1_score
elc_1_score = elc_1_score_N + elc_1_score_P

# 输出结果到Excel文件
df.to_excel('output_file_path.xlsx', index=False)

其中，'file_path.xlsx'是输入Excel文件的路径，'output_file_path.xlsx'是输出Excel文件的路径。注意，在计算elc_1_score_N和elc_1_score_P时，使用了loc函数进行条件筛选，然后使用sum函数对符合条件的'elc_1_score'进行求和。最后，将结果输出到Excel文件中。