C:UserslenovoDesktop总结Python超市营业额.xlsx
这个文档自己创建就可以,以下几篇文章仅作为参考
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1933007/202005/1933007-20200507190719258-636059160.png)
import pandas as pd
import copy
# 设置列对齐
pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True)
pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True)
data = pd.read_excel(r'C:UserslenovoDesktop总结Python超市营业额.xlsx',usecols = ['日期','交易额'])
dff = copy.deepcopy(data)
# 查看周几
dff['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']).dt.weekday_name
'''
日期 交易额
0 Thursday 2000
1 Thursday 1800
2 Thursday 800
'''
# 按照周几进行分组,查看交易的平均值
dff = dff.groupby('日期').mean().apply(round)
dff.index.name = '周几'
dff[:3]
'''
交易额
周几
Thursday 1024.0
'''
# dff = copy.deepcopy(data)
# 使用正则规则查看月份日期
# dff['日期'] = dff.日期.str.extract(r'(d{4}-d{2})')
# dff[:5]
# 按照日 进行分组查看交易的平均值 -1 表示倒数第一个
# data.groupby(data.日期.str.__getitem__(-1)).mean().apply(round)
# 查看日期尾数为 1 的数据
# data[data.日期.str.endswith('1')][:12]
# 查看日期尾数为 12 的交易数据,slice 为切片 (-2) 表示倒数两个
# data[data.日期.str.slice(-2) == '12']
# 查看日期中月份或天数包含 2 的交易数据
# data[data.日期.str.slice(-5).str.contains('2')][1:9]
2020-05-07