在给定路径下获取 Excel 文件的修改时间并添加到 dataframe 中

可以使用 Python 中的 Pandas 和 os 模块来完成这个任务。

首先，需要使用 os 模块中的方法获取 Excel 文件的修改时间。可以使用 `os.path.getmtime()` 方法获取文件的修改时间戳，然后使用 `datetime.datetime.fromtimestamp()` 方法将时间戳转换为 datetime 类型。

接下来，使用 Pandas 中的 `read_excel()` 方法读取 Excel 文件，并将获取到的修改时间添加到 dataframe 中。

下面是示例代码：

import os
import pandas as pd
import datetime

# 定义 Excel 文件路径
excel_path = 'path/to/excel_file.xlsx'

# 获取文件修改时间并转换为 datetime 类型
mtime = os.path.getmtime(excel_path)
mtime = datetime.datetime.fromtimestamp(mtime)

# 读取 Excel 文件并添加修改时间到 dataframe 中
df = pd.read_excel(excel_path)
df['modification_time'] = mtime

# 打印 dataframe
print(df)

注意，上述代码中的 `path/to/excel_file.xlsx` 需要替换为实际的 Excel 文件路径。

相关问题

pandas 遍历文件夹下的Excel文件，并把每个Excel文件内每个sheet中，特定列包含给定值的数据，转存到同一个新的Excel中

可以使用 `pandas` 和 `os` 库实现遍历文件夹下的Excel文件，并在每个Excel文件中查找包含给定值的数据，并将结果保存到同一个新的Excel文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import os

# 遍历文件夹下的Excel文件
folder_path = '/path/to/folder'
output_file = '/path/to/output/file.xlsx'
search_column = 'column_name'
search_value = 'search_value'

# 创建一个空的DataFrame来保存结果
result_df = pd.DataFrame()

for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith('.xlsx'):
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        # 遍历Excel文件中的每个sheet
        for sheet_name in pd.ExcelFile(file_path).sheet_names:
            # 读取当前sheet的数据
            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
            # 查找包含给定值的数据
            filtered_df = df[df[search_column].str.contains(search_value)]
            # 如果找到了匹配的数据，将其添加到结果DataFrame中
            if not filtered_df.empty:
                result_df = result_df.append(filtered_df)
                
# 将结果保存到新的Excel文件中
result_df.to_excel(output_file, index=False)

在上面的代码中，我们首先指定文件夹路径 (`folder_path`)、输出文件路径 (`output_file`)、要搜索的列名 (`search_column`) 和要搜索的值 (`search_value`)。然后遍历文件夹下的所有 Excel 文件，读取每个文件中的每个 sheet，并在每个 sheet 中查找包含给定值的数据。如果找到了匹配的数据，将其添加到一个空的 DataFrame 中。最后，将结果 DataFrame 保存到输出文件中。

列表中的值哪些不存在于excel的值

要找出给定列表中不存在于 Excel 中的值，你可以使用 Pandas 的 `isin` 方法结合波浪线 `~` 进行取反操作。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_path.xlsx')

# 列名
column_name = 'column_name'

# 给定的列表
value_list = [1, 2, 3, 4]

# 使用 isin 方法过滤出存在于列表中的行
exist_df = df[df[column_name].isin(value_list)]

# 使用波浪线和 isin 方法过滤出不存在于列表中的行
not_exist_df = df[~df[column_name].isin(value_list)]

# 打印不存在于列表中的值
print("不存在于列表中的值:")
print(not_exist_df[column_name].unique())

在上述代码中，你需要将 `'your_file_path.xlsx'` 替换为你的 Excel 文件路径，并将 `'column_name'` 替换为你要查询的列名。

代码首先使用 `read_excel` 方法读取 Excel 文件并创建 DataFrame。然后，它使用 `isin` 方法过滤出存在于给定列表中的行，并将结果保存在 `exist_df` 中。通过使用波浪线 `~` 和 `isin` 方法，它过滤出不存在于列表中的行，并将结果保存在 `not_exist_df` 中。

最后，代码打印 `not_exist_df` 中不存在于列表中的值。请注意，为了避免重复值，我们使用了 `unique()` 方法。

在运行代码之前，请确保你已经安装了 Pandas 库，并且将文件路径和列名替换为正确的值。