比如我们有如下的
Excel
数据：
现在我们想要提取其中付款时间列中的内容，并且仅截取出发货的当天具体时间。我们可以使用
.str.slice()
来解决这一问题，代码如下：
import pandas as pd
file = pd.read_excel(r"C:\Users\15025\Desktop\uncle\debug.xlsx")
time = file["付款时间"].str.slice(11, 19)
print(time)
"""
result:
0 23:57:14
1 23:47:16
2 23:47:15
3 23:43:14
4 23:40:30
5 23:28:40
6 23:28:44
7 23:25:42
8 23:23:57
9 23:22:11
10 23:21:47
Name: 付款时间, dtype: object
"""
可以看到，我们已经成功截取出了其中的时间信息。上述方法是比较
pandas
的写法。而我们还可以用另一种方法替代，代码如下：
import pandas as pd
file = pd.read_excel(r"C:\Users\15025\Desktop\uncle\debug.xlsx")
for i in range(len(file["付款时间"])):
print(file["付款时间"][i][11:19])
"""
result:
23:57:14
23:47:16
23:47:15
23:43:14
23:40:30
23:28:40
23:28:44
23:25:42
23:23:57
23:22:11
23:21:47
"""
可以看到，我们也成功地获取到了我们想要的信息，但是我们使用了循环。虽然速度感觉也不慢，还需要大量数据测试才能说明两种方法的优劣性。目前推荐使用第一种
pandas
的内置方法。
那么如果我们想要对最后一行数据进行处理呢？可以使用如下代码：
import pandas as pd
file = pd.read_excel(r"C:\Users\15025\Desktop\uncle\debug.xlsx")
time = file.iloc[-1].tolist()
time1 = file.values[-1]
print(time)
print(time1)
"""
['SXDD202112212321341427301514', '2021-12-21 23:21:34', '2021-12-21 23:21:47', '2021122122001498451403927933', 'G202112212321334217301915']
['SXDD202112212321341427301514' '2021-12-21 23:21:34'
'2021-12-21 23:21:47' '2021122122001498451403927933'
'G202112212321334217301915']
"""
可以看到我们成功地将最后一行的数据转化为了列表对象，接下来就可以正常的使用列表切片来获取我们需要的数据了。
码字不易，如果大家觉得有用，请高抬贵手给一个赞让我上推荐让更多的人看到吧~
