如何将没有日期的excel时间转换成pandas数据帧并打印出来？

要将没有日期的Excel时间转换为pandas数据帧并打印出来，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库：

import pandas as pd
from datetime import time

读取Excel文件：

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

创建一个新的列来存储时间数据：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M:%S').dt.time

这里假设Excel中的时间数据列名为"Time"，并且时间格式为"%H:%M:%S"。

打印数据框：

print(df)

完整的代码示例：

import pandas as pd
from datetime import time

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M:%S').dt.time
print(df)

这样，你就可以将没有日期的Excel时间转换为pandas数据帧并打印出来了。

注意：以上代码示例中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，因为腾讯云并不提供与Excel数据处理直接相关的云计算产品。

相关·内容

Pandas案例精进 | 无数据记录的日期如何填充？

因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？...如上图所示，就缺少2021-09-04、2021-09-05、2021-09-08三天的数据，需要增加其记录并设置提交量为0。...实战刚开始我用的是比较笨的方法，直接复制到Excel，手动将日期往下偏移，差哪天补哪天，次数多了就累了，QAQ~如果需要一个月、一个季度、一年的数据呢？...df = pd.read_excel("提交表.xlsx") df dt表出来了，提交表df也出来，想要实现目的，直接左连接即可。...解决问题 如何将series 的object类型的日期改成日期格式呢？将infer_datetime_format这个参数设置为True 就可以了，Pandas将会尝试转换为日期类型。

2.5K0 0

带公式的excel用pandas读出来的都是空值和0怎么办？——补充说明_日期不是日期

之所以另起一篇，是因为 ①频繁修改需要审核比较麻烦 ②这个问题是数据源头的错误，不常碰到，而且可控的，楼主这里是因为积攒了大批数据，去改源头之前的也改不了，还是要手动，比较麻烦先说问题，读取excel...时候，日期不是日期格式是数字或常规，显示的是四个数字，python读取出来的也是数字,写入数据库的也是数字而不是日期附上读取带公式的excel的正文链接： https://blog.csdn.net.../mm/dd"#excel VBA语法 #添加到循环之前，2行3列对应C2是数字格式的日期处理这个问题，楼主本人电脑是可以跑通的完全没问题，注意打印出来date,看下格式，跟平常见的不是太一样！...，我本来以为是pandas里的datetime模块没导入得到问题，几经周折发现错误在excel里面，也就是win32com.clien模块解决办法： 1.再导入个模块 win32timezone...import win32timezone 2.这时已经可以读出来了，但是处理的时候还是有点儿问题，先转化成字符串str，再去处理注意把整列转换成字符串，否则iloc有可能会提取不出来， date=data

1.5K2 0

精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

我们将阅读并探索一个真实的 Excel 数据集，并使用 xplore 解析一些可用于解析 Excel 数据的高级选项。熊猫内部使用 Python Excel 库rd从 Excel 文件中提取数据。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列处理和转换日期和时间数据处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧将多个数据帧合并并连接成一个使用 inplace...在后台，groupby方法将数据分成几组，然后我们然后将函数应用于拆分后的数据，然后将结果放在一起并显示出来。让我们将这段代码分成几部分，看看它是如何发生的。...现在，我们将继续仔细研究如何处理日期和时间数据。处理日期和时间序列数据在本节中，我们将仔细研究如何处理 Pandas 中的日期和时间序列数据。...我们看到了如何处理 Pandas 中缺失的值。我们探索了 Pandas 数据帧中的索引，以及重命名和删除 Pandas 数据帧中的列。我们学习了如何处理和转换日期和时间数据。

28K1 0

Python批量处理Excel数据后，导入SQL Server

； pandas：处理各种数据，内置很多数据处理方法，非常方便； xlrd xlwt：读写excel文件，pandas读写excel会调用他们。...首先我们要判断空值，然后设置日期天数计算起始时间，利用datetime模块的timedelta函数将时间天数转变成时间差，然后直接与起始日期进行运算即可得出其代表的日期。...” 最开始我想的是使用正则匹配，将年月日都在取出来，然后将英文月份转变成数字，后来发现日期里可以直接识别英文的月份。...我的想法是，首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序，然后，调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重，并指定keep值为last，表示重复数据中保留最后一行数据...遍历读取Excel表数据利用了列表推导式，最后利用pandas的concat函数即可将对应数据进行合并。

4.5K3 0

在Python中绘图，更丰富，更专业

Python成为优秀的绘图工具（对比Excel）的一个原因是，可以轻松地从Internet获取数据，然后使用Python进行绘图。如果我们需要使用一些在线数据并想在Excel中绘图，我们该怎么办？...也许把它下载到我们的电脑上，然后把它画出来，或者使用笨重的VBA或Power Query获取数据，然后将其绘制成图形。如果你以前做过的话，相信这些都不是好经验。...我们将使用约翰·霍普金斯大学的COVID19数据库在本文中绘制随时间推移的确诊病例。...我们将使用pandas库来处理数据，仅使用一行代码就可获取转换成类似于表格格式的数据到Python。...df = df.iloc[:,4:] global_num = df.sum() 图2 现在我们有了一个一维表：日期和相应日期的确认新冠病毒病例。我们将用它来绘制一段时间内的全球新冠病毒病例。

1.8K2 0

嘀~正则表达式快速上手指南（下篇）

但是，数据并不总是直截了当的。常常会有意想不到的情况出现。例如，如果没有 From: 字段怎么办？脚本将报错并中断。在步骤2中可以避免这种情况。 ?...我们已经输出 date_field.group()，因此可以更清楚地看到这一字符串的结构，它包含了邮件发送当天的具体日期并以“日-月-年” 的格式呈现，同时还包含了时间，但我们只想知道日期。...通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。请看下数据帧的前几行： ?...第2步，使用索引查找email地址, loc[] 方法返回一系列不同属性的对象. 并将其打印出来，以便查看。 ?

4K1 0

Python pandas十分钟教程

可以通过如下代码进行设置： pd.set_option('display.max_rows', 500) 读取数据集导入数据是开始的第一步，使用pandas可以很方便的读取excel数据或者csv数据...如果读取的文件没有列名，需要在程序中设置header，举例如下： pd.read_csv("Soils.csv",header=None) 如果碰巧数据集中有日期时间类型的列，那么就需要在括号内设置参数...例如，如果数据集中有一个名为Collection_Date的日期列，则读取代码如下： pd.read_excel("Soils.xls", parse_dates = ['Collection_Date...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。

9.8K5 0

程序员用python给了女友一个七夕惊喜！

再来看一下用于画图的每日数据，假设2020年1月1日为起始日期，1月20日为当天（即发布供检阅的）日期，故要对这些数据画20次图（别怕，兄dei）。 ?...进入代码环节：先按需求读取数据（读表最爱的 pandas 库又出现啦）。为了便于处理日期，将 excel 中的日期一列的值转为字符串格式，再利用 datatime 将起始日期设为时间戳格式。...import pandas as pd import datetime df = pd.read_excel("数据.xlsx") df['日期文本'] = df['日期'].apply(lambda...as pd import datetime df = pd.read_excel("数据.xlsx") df['日期文本'] = df['日期'].apply(lambda x: str(x)[:10...为了更好地展现效果，下面的图中所用数据的时间周期改为了从6月1日到8月25日（七夕），经过了86天，并增加了两条项目。

1.9K2 0

时间序列数据处理，不再使用pandas

该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...中的日期格式是十分关键的，因为其他库通常需要日期字段采用 Pandas 数据时间格式。...输出结果是一个二维 Pandas 数据框：不是所有的Darts数据都可以转换成二维Pandas数据框。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...它集成了Prophet的优势，包括自动季节性检测和假日效应处理，并专注于单变量时间序列预测。以下是一个使用Pandas数据帧来训练NeuralProphet模型的示例。

1091 0

数学建模暑期集训13：Pandas实战——处理Excel大数据

前言 Pandas是python中用于数据分析的一个强大的库。在数学建模中，往往会遇到大数据的题目，数量级通常在六位数以上。...若使用人工处理数据的方法，根本不可能在四天之内处理完，并且电脑内存不够Excel会很卡。因此，要选大数据的题目，必须要掌握Pandas的一些基本操作。...只需修改读取语句，增加条件： data = pd.read_excel('temp.xlsx', index_col=0) 再打印出数据看看：发现索引果然消失了。...我需要统计每一个企业的运营时间，即企业最迟开具的发票时间-最早开具的发票时间。...7.总结本篇内容以需求为导向，没有完整的将Pandas功能一一描述，以后遇到类似情况，将案例再看一遍即可快速上手。

8844 0

数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。...那么此时的df变量被打印出来的话，结果如下图： ? "现在我们可以专注的来练习一下如何具体的去访问DataFrame里的数据。...日期格式的数据是我们在进行数据处理的时候经常遇到的一种格式，让我来看一下在Excel中的日期类的数据我们该如何处理？...现在我们来思考几个问题: 如何更改手机号字段的数据类型如何根据出生日期和开始工作日期两个字段更新年龄和工龄两个字段 如何将手机号的中间四位隐藏起来如何根据邮箱信息取出邮箱域名字段如何基于other...我们不需要去遍历比对，pandas有专门的方法获取到重复的数据，代码如下： import pandas as pd data = pd.read_excel('data.xlsx') # 用duplicated

2.6K2 0

读写Excel - openpyxl库

excel的基本读写能力与pandas和numpy无缝链接能力 excel里图表管理 excel单元格注释管理在本节我们主要分享什么？主要分享openpyxl的excel读写功能。...提供常用的代码实例。对于图表、注释管理、pandas和numpy综合使用不在本节内容讲解范围内，有兴趣的朋友可以自己去研究。...# 写入时间类型到excel, python会自动将类型转换成excel的日期时间类型 import datetime ws['A2'] = datetime.datetime.now...() print(type(sheets)) # 遍历sheets，并读取其单元格内容打印输出 for sh in sheets:...("F1单元格的值： ", F1) 高级示例下面就使用urllib从网络爬取数据，写入excel进行示例演示，从豆瓣网爬取部分书籍数据，写入excel。

2.3K12 0

教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...基本数据准备原始数据尚不可用，我们必须先处理它。以下是原始数据集的前几行数据。 ? 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。...以下脚本用于加载原始数据集，并将日期时间信息解析为 Pandas DataFrame 索引。「No」列被删除，每列被指定更加清晰的名称。最后，将 NA 值替换为「0」值，并删除前一天的数据。 ?...接下来，所有特征都被归一化，然后数据集转换成监督学习问题。之后，删除要预测的时刻（t）的天气变量。完整的代码列表如下。 ? 运行上例打印转换后的数据集的前 5 行。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?

3.8K8 0

python读取excel并写入excel_python如何读取文件夹下的所有文件

\\Excel文件实验数据\\sale_january_format_2017.xlsx') 这个方法比较直接,要考虑的问题是日期的格式化处理（2）方法二： #!.../usr/bin/env python3import pandas as pd#读取工作簿和工作簿中的工作表data_frame=pd.read_excel('E:\\研究生学习\\python数据\\...\\python数据\\实验数据\\Excel文件实验数据\\sale_january_2017_in_pandas.xlsx')#使用to_excel将之前读取的工作簿中工作表的数据写入到新建的工作簿的工作表中...('E:\\研究生学习\\python数据\\实验数据\\Excel文件实验数据\\sale_january_2017_in_pandas.xlsx')#使用to_excel将之前读取的工作簿中工作表的数据写入到新建的工作簿的工作表中...pandas，这样可以大大节省时间，提高效率。

2.7K3 0

教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM（附代码、数据集）

完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...基本数据准备原始数据尚不可用，我们必须先处理它。以下是原始数据集的前几行数据。第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。...以下脚本用于加载原始数据集，并将日期时间信息解析为 Pandas DataFrame 索引。「No」列被删除，每列被指定更加清晰的名称。最后，将 NA 值替换为「0」值，并删除前一天的数据。...接下来，所有特征都被归一化，然后数据集转换成监督学习问题。之后，删除要预测的时刻（t）的天气变量。完整的代码列表如下。运行上例打印转换后的数据集的前 5 行。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。

12.5K7 1

如何快速学会Python处理数据？（5000字走心总结）

f = lambda x:x[0:7] data['日期']=data['日期'].apply(f) 在用pandas做数据处理的时候，个人习惯，apply+lambda配合使用，可以对dataframe...#日期格式 2020-07-01，定义一个把日转换成月的函数，转换出2020-07 f = lambda x:x[0:7] data['日期']=data['日期'].apply(f) #对"投放费用...：日常工作中，Excel足够应对数据处理工作有人宁愿使用Excel贼6，也不愿意使用python 从根本上来说，Python和excel都可以作为数据处理和分析以及展现的工具，工具本身没有好与坏，关键在于使用者的业务场景以及使用自身对工具的掌握程度...所以说，日常大部分与数据相关的工作中，少量数据的处理和分析，excel都足以胜任，除非遇到大样本数据导致excel无法处理或者计算很慢时，这时候python的优势才会体现出来。...除此之外，如果使用者的业务场景是报表呈现时，excel做出来的结果直接就是可以交付的结果。

1.9K2 0

单列文本拆分为多列，Python可以自动化

示例文件包含两列，一个人的姓名和出生日期。图2 我们的任务如下： 1.把名字和姓氏分开 2.将出生日期拆分为年、月和日让我们将数据加载到Python中。...在这里，我特意将“出生日期”列中的类型强制为字符串，以便展示切片方法。实际上，pandas应该自动检测此列可能是datetime，并为其分配datetime对象，这使得处理日期数据更加容易。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...一旦我们将Excel表加载到pandas中，整个表将成为pandas数据框架，“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环，所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...注意：返回结果是两个单词（字符串）的列表。那么，如何将其应用于数据框架列？你可能已经明白了，我们使用.str！让我们在“姓名”列中尝试一下，以获得名字和姓氏。

6.9K1 0

Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

，Pandas还提供了一些高级应用功能，包括时间序列分析、合并与连接数据等。...读取和写入Excel文件 Pandas还可以读取和写入Excel文件。要读取Excel文件，可以使用read_excel函数并指定文件路径。...方法，并指定要保存的文件名。...然后使用read_csv函数读取名为sales_data.csv的销售数据文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。接着，使用head方法打印出df的前几行数据。...# 查看数据的基本信息 print(df.info()) 使用info方法打印出数据的基本信息，包括列名称、数据类型以及非空值的数量等。

3921 0

干货 | 利用Python操作mysql数据库

先看一下最常见的操作：从数据库中select需要的字段（对数据简单聚合处理）将查找的数据导出为本地文件（csv、txt、xlsx等）通过pandas的read_excel(csv、txt)将本地文件转化成...python中的变量，并对数据进行相应的处理和分析将处理好的数据通过pandas的to_excel(csv、txt)导出为本地文件但是大家不觉得第二步很多余吗?...为什么还要先导出再导入,这个中间步骤纯属浪费时间啊,理想中的步骤应该是这样的将mysql中的数据导入到python中利用python处理分析数据导出成excel报表这么一看是不是感觉就舒服多了？...2.5 获取返回的查询结果使用fetchall()方法可以通过定义好的游标来获取查询出的完整数据集，并赋值给变量名cds 打印一下cds这个变量，可以看到数据已经获取到了，现在要将其变成我们常用的DataFrame...(size):返回下size个数据 2.6 将获取到的数据转换成DataFrame格式将tuple格式的cds变量转换为list，再通过pandas中的DataFrame()方法,将cds转化为DataFrame

2.8K2 0

Pandas 数据分析技巧与诀窍

Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...它是一个轻量级的、纯python库，用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等)，并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...2 数据帧操作在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。...最后，我希望这篇文章对您有所帮助，并感谢您花时间阅读它。

11.5K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云