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使用Python将日常数据结合到Excel中的每月数据中

我想弄清楚如何将每日date合并到特定的月份，并且总结每个月的数据。 注：我有一个很大的列表，每天的date，但我把一个小样本在这里简单的例子。 文件名：（test.xlsx） 对于示例（工作表1）以数据框模式包含： DATE 51 52 53 54 55 56 0 20110706 28.52 27.52 26.52 25.52 24.52 23.52 1 20110707 28.97 27.97 26.97 25.97 24.97 23.97 2 20110708 28.52 27.52 26.52 25.52 24.52 23.52 3 20110709 28.97 27.97 26.97 25.97 24.97 23.97 4 20110710 30.5 29.5 28.5 27.5 26.5 25.5 5 20110711 32.93 31.93 […]

pandas：根据行中的值与列添加的date比较

我有一些类似格式的excel文件： |name| email| cat1| cat2| cat3 smith email 01JAN2016 01JAN2014 01JAN2015 前两列包含string（名称和电子邮件地址），而以下每列包含每个人完成cat（x）中的每个项目的date。 我想运行一个比较current_date，添加一个新的列“状态”，将有一个值'兼容'或'拖延'的基础上是否有任何date在当前date之后，然后输出新的dataframe到Excel电子表格。 我最初的尝试让我很容易地过滤“较旧”的date，但是，当我尝试添加一个使用条件的列时，一切都开始中断： import pandas as pd import numpy as np import datetime current_date = datetime.datetime.now() writer = pd.ExcelWriter('pd_output.xlsx', engine='xlsxwriter', datetime_format= 'mmm d yyy') df = pd.read_excel(tracker,'Sheet1') print(df.values) # Displays dates as 'Timestamp('2016-01-01 00:00:00') any value which is < current_date displays as 'True' else […]

将Excel样式date转换为pandas

我必须parsing一个XML文件，它给了我excel风格的date。 例如：42580.3333333333。 pandas是否提供了一个在适当的date时间转换数字的方法？ 谢谢你的帮助。