万条行excel数据用python如何按照时间拆分数据

要按照时间对Excel数据进行拆分，首先需要将Excel文件导入Python中，可以使用pandas库来处理Excel数据。

首先，可以使用pandas的read_excel函数将Excel文件读取为一个数据框（DataFrame）对象。例如，可以使用以下代码读取名为data.xlsx的Excel文件：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

读取后的数据可以通过print()函数来查看数据的结构。接下来，我们需要确保数据中的时间列正确识别为日期时间类型。如果时间列将数据识别为字符串类型，我们可以使用pandas的to_datetime函数将其转换为日期时间类型。例如，若时间列名为"date"：

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

接下来，我们需要选择一个时间间隔来拆分数据。例如，若希望按月拆分数据，可以使用pandas的resample函数来实现。需要注意的是，需要将时间列设置为数据框的索引。以下示例代码将数据按月拆分：

data.set_index('date', inplace=True)
data_monthly = data.resample('M').sum()

最后，我们可以将拆分后的数据保存为新的Excel文件。可以使用pandas的to_excel函数实现。以下示例代码将拆分后的数据保存为名为result.xlsx的Excel文件：

data_monthly.to_excel('result.xlsx')

以上是按照月份拆分数据的示例方法。如果需要按照其他时间间隔拆分数据，只需在resample函数中指定相应的时间间隔参数即可，如按日拆分（'D'）、按年拆分（'Y'）等。