今天用Python的DataFrame处理数据时,相对一波数据按日期分组处理,但是原始数据包含时间分秒,无法按日期分组,因此需要先将数据转成只包含年月日的数据格式。但是写代码处理过程中发现有点绕,不熟悉的同学容易绕晕。这种应用应该很多,现将代码分享给大家参考,如果您觉得有用的话,请关注我一下,点个赞,鼓励鼓励。
从Excel导入了一个数据,比如:
| 价格 |   入库时间  | 
| 100 |   2022-11-01 20:49:53  | 
| 10 |   2022-11-01 20:43:24  | 
| 300 |   2022-11-01 20:44:57  | 
| 30 |   2022-11-01 20:54:06  | 
| 100 |   2022-11-02 20:53:22  | 
| 10 |   2022-11-03 20:55:51  | 
| 36 |   2022-11-01 20:45:07  | 
| 45 |   2022-11-02 20:50:59  | 
| 78 |   2022-11-01 20:55:58  | 
| 88 |   2022-11-11 20:42:52  | 
代码如下:
dtrecord = pd.read_excel(file_name,sheet_name=None).keys()
# 导入后”入库时间“字段并不是时间类型,因此需要转成时间dtrecord['入库时间']=pd.to_datetime( dtrecord['入库时间'])
# 将日期时间转成”年-月-日“格式dtrecord['入库时间']=pd.to_datetime( dtrecord['入库时间']).dt.strftime('%Y-%m-%d')#返回不重复日期
dtrecord['入库时间'].unique() 

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