功能描述:
一个excel里面有很多行数据,其中“交易时间”这一列有很多交易日期,有些行的交易日期是一样的,那么就把所有交易日期相同的行挑出来,形成一个新的以交易日期命名的文件。
import pandas as pd
import os
# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('原始文件.xlsx')
# 提取“交易时间”列
transaction_times = df['交易时间']
# 创建一个空的DataFrame用于存储具有相同“交易时间”的行
same_time_df = pd.DataFrame()
#新文件也是excel
file_extension = ".xlsx"
#新文件的存储路径
des = 'D:\\tmp_financial\DailyK'
# 使用交易时间迭代所有行
for time in transaction_times.unique():
# 提取具有相同“交易时间”的行
same_time_rows = df[df['交易时间'] == time]
# 将这些行添加到新的DataFrame中
same_time_df = same_time_df.append(same_time_rows)
des_file = os.path.join(des,time + file_extension)
same_time_df.to_excel(des_file, index=False)
#清空这个帧,准备保留下一个相同交易时间的数据
same_time_df = pd.DataFrame()
将一个excel文件里面具有相同参数的行提取后存入新的excel
firefly07212024-01-30 15:10
相关推荐
测试19982 小时前
功能测试、自动化测试、性能测试的区别Data_agent2 小时前
1688获得1688店铺所有商品API,python请求示例一晌小贪欢2 小时前
【Python办公】-图片批量添加文字水印(附代码)海上飞猪2 小时前
【python】基础数据类型万邦科技Lafite3 小时前
一键获取淘宝关键词商品信息指南Jurio.3 小时前
Python Ray 分布式计算应用爱加糖的橙子3 小时前
Dify升级到Dify v1.10.1-fix修复CVE-2025-55182漏洞Pyeako3 小时前
python网络爬虫diegoXie3 小时前
【Python】 中的 * 与 **:Packing 与 Unpacking编程设计3664 小时前
pandas 中 DataFrame、mean()、groupby 和 fillna 函数的核心作用