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()

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