但是输出的时间后面有.0

在MySQL中，datetime类型的格式是'YYYY-MM-DD HH:mm:ss'，没有毫秒的部分，因此，如果在MySQL中插入的datetime类型的值是'2022-05-01 12:34:56.000000'，那么在查询时，MySQL会自动将它转换为'2022-05-01 12:34:56'的格式，即省略掉毫秒部分，并且不会显示'.0'。

如果你在Java中使用java.sql.Timestamp类表示datetime类型，那么在获取timestamp对象的字符串表示时，可以使用SimpleDateFormat类将其格式化为'YYYY-MM-DD HH:mm:ss'的格式，代码示例如下：

Timestamp timestamp = new Timestamp(System.currentTimeMillis());
timestamp.setNanos(0); // 将纳秒部分设为0，即精度截取到秒
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String datetimeStr = sdf.format(timestamp); // 格式化为'YYYY-MM-DD HH:mm:ss'的格式

这样获取到的datetimeStr字符串就不会包含毫秒部分，也不会有'.0'的后缀。

相关问题

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('5.24.xlsx') # 对时间列进行处理 df['时间'] = df['时间'].apply(lambda x: x.replace(second=0)) # 输出到新的Excel文件 df.to_excel('时间去掉秒.xlsx', index=False) # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('时间去掉秒.xlsx') # 按名称和时间分组，取数值的最大值 df_max = df.groupby(['名称', '时间'])['数值'].max().reset_index() # 输出到 Excel 文件 df_max.to_excel('output.xlsx', index=False)在后面代码后加上一段Python代码，代码内容是，按照名称计算各名称对应的平均值、众数，输出到一个Excel

文件中。代码如下：

# 按名称分组，计算平均值和众数
df_group = df_max.groupby('名称')['数值'].agg(['mean', pd.Series.mode]).reset_index()
# 重命名列名
df_group = df_group.rename(columns={'mean': '平均值', 'mode': '众数'})
# 输出到 Excel 文件
df_group.to_excel('output.xlsx', sheet_name='平均值和众数', index=False)

这段代码首先按照名称分组，然后计算每个分组的平均值和众数。最后将结果输出到一个新的 Excel 文件中，命名为“output.xlsx”，并在其中创建一个名为“平均值和众数”的工作表。

LocalDateTime如何去除输出时间后面的T

可以使用DateTimeFormatter类中的ofPattern方法来自定义输出格式，将T替换成空格即可去除输出时间后面的T。
例如：

LocalDateTime dt = LocalDateTime.now();
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String formattedDateTime = dt.format(formatter);
System.out.println(formattedDateTime);

输出结果为：

2022-08-18 15:30:45