Python处理exal数据，计算年月日之间时间间隔

问题

最近学习python处理exal数据，自己标注的十分详细，包括读取exalt文件，读取其中的某一行，定义新的list存放结果，将结果以exal 文件导出等；然后计算不同年月日之间的时间间隔，本文是以分钟为单位，小时秒可以再改。

注意python的编译环境，否则xlrd函数不能读取exal文件

程序

import xlrd #读取exal文件 workbook=xlrd.open_workbook(‘C://Users//pc//Desktop//横向原始数据.xlsx’)

#读取第一个工作表格sheet1 sheet1=workbook.sheet_by_index(0) #获取总行数 rows= sheet1.nrows #获取总列数 cols = sheet1.ncols

#获取第3列的值，返回一个列表 col3=sheet1.col_values(2)

#获取第5列的值，返回一个列表 col5=sheet1.col_values(4)

#计算时间间隔，将时间节点数据转化为时间戳数据 from datetime import datetime #定义一个表格AB存结果 v={“c”:1} I=4699 A=[v]*I B=[v]*I

if name == ‘main’:

s='31/07/2017 13:30' s1='31/07/2017 13:36' for i in range(rows): a = datetime.strptime(s, '%d/%m/%Y %H:%M') b = datetime.strptime(col3[i], '%d/%m/%Y %H:%M') c= datetime.strptime(col5[i], '%d/%m/%Y %H:%M') A[i]=(((b - a)/60).total_seconds()) B[i]=(((c - a)/60).total_seconds())# 注意total_seconds()的seconds的区别

###结算的时间戳以exal形式导出数据 import pandas as pd

def deal(): # 列表 company_name_list = B

# list转dataframe df = pd.DataFrame(company_name_list, columns=['company_name']) # 保存到本地excel df.to_excel("B.xlsx", index=False)

if name == ‘main’: deal()