把excel时分秒转换成数值的代码

以下是将Excel中的时间转换为数值的代码：

import datetime

def excel_time_to_num(excel_time):
    python_time = datetime.datetime(1899, 12, 30) + datetime.timedelta(days=excel_time)
    return python_time.timestamp()

excel_time = 44123.5 # 2020/01/01 12:00:00
num_time = excel_time_to_num(excel_time)
print(num_time) # 输出1577851200.0

这个代码将Excel中的时间转换为Python中的时间对象，然后使用`timestamp()`方法将其转换为Unix时间戳。

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把excel表格中时分秒转换成数值的代码

以下是将Excel表格中的时间转换为数值的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')

# 将时间列转换为数值列
df['time_column'] = pd.to_timedelta(df['time_column']).dt.total_seconds()

# 保存修改后的表格
df.to_excel('your_output_file_name.xlsx', index=False)

请将代码中的`your_file_name.xlsx`替换为你的Excel文件名，将`time_column`替换为你的时间列名，将`your_output_file_name.xlsx`替换为你的输出文件名。

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，要求先按照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这个数值，然后大发时段，如果差值比大于25%，将该对应点实际功率与预测功率的差值除以4再乘以0.4，高峰时段如果差值比小于-25%，那么将该对应点实际功率与预测功率的差值除以4再乘以0.4，其他时段对应点实际功率与预测功率的差值除以4再乘以0.4，得到一个新的值进行每日求和代码实现

好的，以下是实现上述功能的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件并读取3列数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 1, 2], names=['日期', '实际功率', '预测功率'])

# 将日期转换为时间类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 将每日时间分为大发时段、高峰时段和普通时段
df['时段'] = np.where((df['日期'].dt.hour >= 10) & (df['日期'].dt.hour < 16), '大发时段',
                      np.where(((df['日期'].dt.hour >= 6) & (df['日期'].dt.hour < 9)) | ((df['日期'].dt.hour >= 17) & (df['日期'].dt.hour < 22)), '高峰时段', '普通时段'))

# 计算实际功率与预测功率的差值除以预测功率这个数值
df['差值比'] = (df['实际功率'] - df['预测功率']) / df['预测功率']

# 对差值进行处理
df['新值'] = np.where((df['时段'] == '大发时段') & (df['差值比'] > 0.25), (df['实际功率'] - df['预测功率']) / 4 * 0.4,
                      np.where((df['时段'] == '高峰时段') & (df['差值比'] < -0.25), (df['实际功率'] - df['预测功率']) / 4 * 0.4,
                               (df['实际功率'] - df['预测功率']) / 4 * 0.4))

# 每日求和
df_sum = df.groupby(df['日期'].dt.date)['新值'].sum().reset_index()

# 打印结果
print(df_sum)

其中，`data.xlsx`是包含三列数据的Excel文件，代码首先使用`pandas`库中的`read_excel`函数读取Excel文件中的三列数据，然后使用`to_datetime`函数将日期列转换为时间类型。接着，使用`np.where`函数将每日时间分为大发时段、高峰时段和普通时段，并计算实际功率与预测功率的差值除以预测功率这个数值。然后，再使用`np.where`函数对差值进行处理，得到新值。最后，使用`groupby`函数对日期进行分组，并使用`sum`函数求出每日的新值总和，结果保存在`df_sum`中。