有一个表格的一列是时间数据，我需要使用Python 的pandas获取2014年11月14日到2014年11月18日之间的列

您可以使用Pandas的`read_csv`方法读取表格数据，然后使用DataFrame的`loc`方法筛选出所需时间范围的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取表格数据
data = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将时间列转换为datetime类型
data['时间列'] = pd.to_datetime(data['时间列'], format='%Y-%m-%d')

# 筛选出所需时间范围的数据
start_time = pd.to_datetime('2014-11-14', format='%Y-%m-%d')
end_time = pd.to_datetime('2014-11-18', format='%Y-%m-%d')
filtered_data = data.loc[(data['时间列'] >= start_time) & (data['时间列'] <= end_time)]

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有一个excel表格一列是国家名字一列是数字混合字母pythonpandas怎么定位到数据字母对应的国家名字

你可以使用 Pandas 的 loc 函数来定位到对应的国家名字。假设你的数据表格叫做 df，国家名字的列叫做 'Country'，数字混合字母的列叫做 'Data'，那么你可以使用以下代码：

country_name = df.loc[df['Data'] == your_data_value, 'Country'].iloc[0]

其中，your_data_value 是你要查找的数字混合字母的值。这个代码会返回对应的国家名字。如果有多个国家名字对应相同的数字混合字母的值，这个代码只会返回第一个出现的国家名字。

有一个excel表格一列是国家名字一列是数字混合字母pythonpandas怎么定位到字母对应的国家名字

你可以使用 Pandas 库中的 `loc` 函数来定位到字母对应的国家名字。

假设你的 Excel 表格名为 `data.xlsx`，国家名字所在的列为 `Country`，数字混合字母所在的列为 `Code`，你可以使用以下代码来定位到字母对应的国家名字：

import pandas as pd

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

# 将 Code 列转换为字符串类型
df['Code'] = df['Code'].astype(str)

# 根据 Code 列中的字母筛选数据
letter = 'a'  # 假设要筛选字母为 'a'
filtered_df = df.loc[df['Code'].str.contains(letter)]

# 取出筛选后的数据中的 Country 列
countries = filtered_df['Country'].tolist()

print(countries)

这样，你就可以得到所有 Code 列中含有字母 'a' 的国家名字列表 `countries`。