pandas读取Excel批量转换时间戳的实践

目录
  • 一、安装
  • 二、 代码如下
  • python将GPS时间戳批量转换为日期时间(年月日时分秒)

一、安装

pip install pandas

如果出报错,不能运行,可以安装

 pip install xlrd

二、 代码如下

import pandas as pd
import time,datetime

file_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\携号转网测试\admin_log.xls'
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name = "admin",header=None)
# print(df.values[1,0])
data=[]
for i in range(len(df)):
    timechuo = df.values[i,0]
    time_local = time.localtime(timechuo)
    dt = time.strftime("%Y-%m", time_local)
    data.append(dt)

result = pd.value_counts(data)
print(result)

python将GPS时间戳批量转换为日期时间(年月日时分秒)

#将GPS时间戳数据批量转化为日期时间
import numpy as np
import pandas as pd
import time

#设置Spyder右侧console区的print输出行列数无限制
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
#读取数据
data=pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/GPS时间.xlsx') #excel文件的路径,命名为GPS时间.xlsx
data.loc[:, 'localminute'] = data['gps_ts'].apply(lambda x :time.localtime(x)) #gps_ts为GPS时间.xlsx的列名,具体见图1
#转换的时间格式为"年-月-日 时:分:秒"
data.loc[:, 'time'] = data['localminute'].apply(lambda x :time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", x))
print(data)

到此这篇关于pandas读取Excel批量转换时间戳的实践的文章就介绍到这了,更多相关pandas Excel批量转换时间戳内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Pandas merge合并两个DataFram的实现

    目录 Pandas merge 保留左边的DataFram Pandas merge pandas.merge()是pandas库中用于合并两个或多个DataFrame对象的函数,其常用的参数有以下几个: left:要合并的左侧DataFrame. right:要合并的右侧DataFrame. how:指定合并方式,包括‘left’.‘right’.‘outer’和‘inner’四种. on:指定按照哪些列进行合并,可以是单个列名或包含多个列名的列表. left_on和right_on:指定左侧

  • pandas.DataFrame中提取特定类型dtype的列

    目录 select_dtypes()的基本用法 指定要提取的类型:参数include 指定要排除的类型:参数exclude pandas.DataFrame为每一列保存一个数据类型dtype. 要仅提取(选择)特定数据类型为dtype的列,请使用pandas.DataFrame的select_dtypes()方法. 以带有各种数据类型的列的pandas.DataFrame为例. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 1, 3],  

  • pandas中按行或列的值对数据排序的实现

    目录 一. 按列的值对数据排序 1.按某一列的值对数据排序 2. 按多列的值对数据排序 3. key 参数:设置排序时的数据变换函数 4. 修改原数据 二. 按行的值对数据排序 参考 在处理表格型数据时,常会用到排序,比如,按某一行或列的值对表格排序,要怎么做呢? 这就要用到 pandas 中的 sort_values() 函数. 一. 按列的值对数据排序 先来看最常见的情况. 1.按某一列的值对数据排序 以下面的数据为例. import pandas as pd df_col = pd.Dat

  • 针对Pandas的总结以及数据读取_pd.read_csv()的使用详解

    目录 1. FilePathOrBuffer 2. sep 3. delim_whitespace(不常用) 4. header 和 names 5. index_col 6. usecols 7. mangle_dupe_cols 8. prefix 9. dtype 10. engine 11. converters 12. true_values和false_value 13. skiprows 14. skipfooter 15. nrows 16. na_values 17. keep

  • Pandas通过index选择并获取行和列

    目录 获取pandas.DataFrame的列 列名称:将单个列作为pandas.Series获得 列名称的列表:将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得 获取pandas.DataFrame的行 行名・行号的切片:将单行或多行作为pandas.DataFrame获得 获取pandas.Series的值 标签名称:获取每种类型的单个元素的值 标签名称/数字切片:将单个元素或多个元素的值作为pandas.Series获得 获取pandas.DataFrame元素的值 行名/列名是整数

  • Pandas中MultiIndex选择并提取任何行和列

    目录 选择并提取带有loc的任何行或列 特殊切片规范:slice(),pd.IndexSlice [] xs方法 给选择赋值 使用多索引(分层索引)可以方便地对pandas.DataFrame和pandas.Series的索引进行分层配置,以便可以为每个层次结构计算统计信息,例如总数和平均值. 以下csv数据为例.每个索引列都命名为level_x. import pandas as pd df = pd.read_csv('./data/25/sample_multi.csv', index_c

  • Pandas.DataFrame时间序列数据处理的实现

    目录 如何将一列现有数据指定为DatetimeIndex 读取CSV时如何指定DatetimeIndex 关于pandas.Series 将pandas.DataFrame,pandas.Series的索引设置为datetime64 [ns]类型时,将其视为DatetimeIndex,并且可以使用各种处理时间序列数据的函数. 可以按年或月指定行,并按切片指定提取周期,这在处理包含日期和时间信息(例如日期和时间)的数据时非常方便. 在此,将对以下内容进行描述. 如何将一列现有数据指定为Dateti

  • pandas读取Excel批量转换时间戳的实践

    目录 一.安装 二. 代码如下 python将GPS时间戳批量转换为日期时间(年月日时分秒) 一.安装 pip install pandas 如果出报错,不能运行,可以安装 pip install xlrd 二. 代码如下 import pandas as pd import time,datetime file_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\携号转网测试\admin_log.xls' df = pd.read_excel(file_path,

  • Python Pandas读取Excel日期数据的异常处理方法

    目录 异常描述 出现原因 解决方案:修改自定义格式 pandas直接解析Excel数值为日期 总结 异常描述 有时我们的Excel有一个调整过自定义格式的日期字段: 当我们用pandas读取时却是这样的效果: 不管如何指定参数都无效. 出现原因 没有使用系统内置的日期单元格格式,自定义格式没有对负数格式进行定义,pandas读取时无法识别出是日期格式,而是读取出单元格实际存储的数值. 解决方案:修改自定义格式 可以修改为系统内置的自定义格式: 或者在自定义格式上补充负数的定义: 增加;@即可 p

  • pandas 读取excel文件的操作代码

    目录 一 read_excel() 的基本用法 二 read_excel() 的常用的参数: 三 示例 1. IO:路径 2. sheet_name:指定工作表名 3. header :指定标题行 4. names: 指定列名 5. index_col: 指定列索引 6. skiprows:跳过指定行数的数据 7. skipfooter:省略从尾部的行数据 8.dtype 指定某些列的数据类型 一 read_excel() 的基本用法 import pandas as pd file_name

  • java 读取excel文件转换成json格式的实例代码

    需要读取excel数据转换成json数据,写了个测试功能,转换正常: JSON转换:org.json.jar 测试类:  importFile.java: package com.siemens.util; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject; import org.apache.poi.ss.usermodel.R

  • Unity读取Excel文件转换XML格式文件

    本文实例为大家分享了Unity读取Excel文件转换XML格式文件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 此方法用到excel.dll 下载连接 点击打开链接 using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using System.IO; using System.Xml; using Excel; using System.Data; /// <summary> /// 创建XML表 /// </summary> publ

  • 解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题

    摘要:不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2 def read_excel1(path): data_xls = pd.ExcelFile(path) print(data_x

  • pandas读取excel时获取读取进度的实现

    写在前面 QQ群里偶然看到群友问这个问题, pandas读取大文件时怎么才能获取进度? 我第一反应是: 除非pandas的read_excel等函数提供了回调函数的接口, 否则应该没办法做到. 搜索了一下官方文档和网上的帖子, 果然是没有现成的方案, 只能自己动手. 准备工作 确定方案 一开始我就确认了实现方案, 那就是增加回调函数. 这里现学现卖科普一下什么是回调函数. 简单的说就是: 所使用的模块里面, 会调用一个你给定的外部方法/函数, 就是回调函数. 拿本次的尝试作为例子, 我会编写一个

  • pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作

    pandas读取txt文件 读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\t,,,等特殊的分隔符 一般txt文件长成这个样子 txt文件举例 下面的文件为空格间隔 1 2019-03-22 00:06:24.4463094 中文测试 2 2019-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding 3 2019-03-22 00:06:32.6835965 ashshsh 4 2017-03-22 00:06:32.8041945 eggg 读取命令采用

  • 解决使用Pandas 读取超过65536行的Excel文件问题

    场景 今天需要合并天猫订单数据,由于前期6.18活动有很多数据需要处理,将几个月份合并一起,结果报错. 问题分析 Excel 文件的格式曾经发生过一次变化,在 Excel 2007 以前,使用扩展名为 .xls 格式的文件,这种文件格式是一种特定的二进制格式,最多支持 65,536 行,256 列表格.从 Excel 2007 版开始,默认采用了基于 XML 的新的文件格式 .xlsx ,支持的表格行数达到了 1,048,576,列数达到了 16,384.需要注意的是,将 .xlsx 格式的文件

  • Python读取Excel数据实现批量生成PPT

    目录 背景 需求 准备 PPT数据 PPT模板 实战 导入相关模块 读取电影数据 读取PPT模板插入数据 背景 大家好,我是J哥. 我们常常面临着大量的重复性工作,通过人工方式处理往往耗时耗力易出错.而Python在办公自动化方面具有天然优势,分分钟解决你的办公需求,提前下班不是梦. 需求 前几天我发表了一篇办公自动化文章Python读取Excel数据并批量生成合同,获得许多小伙伴的认可和喜欢.其中有一位粉丝提议,能否出一篇PPT自动化的教程,通过读取Excel数据批量生成幻灯片.于是,我以豆瓣

随机推荐