根据日期python pandas将数据导出到多个excel文件

Question

我正在尝试根据日期将我的数据集导出到多个 Excel 文件。

这是我的桌子

datestart
+----------+
2019-03-14
2019-03-14
2019-03-12
2019-03-11
2019-03-08
2019-03-07
2019-03-06
2019-03-05
2019-03-04
2019-03-01

对于我想创建一个新文件的每个日期。

datestart   | filename
+-----------+-------------+
2019-03-14  | file_031419
2019-03-14  | file_031419
2019-03-12  | file_031219
2019-03-12  | file_031219
2019-03-08  | file_030819
2019-03-08  | file_030819
2019-03-06  | file_030619
2019-03-06  | file_030619
2019-03-06  | file_030619
2019-03-01  | file_030119

日期存储为日期时间。我不想硬编码日期。我希望脚本查找具有相同日期的列，将它们组合在一起并导出到文件名中包含日期的文件。

脚本应导出为 5 个文件。每个文件将仅包含具有特定日期的数据。

例如，file_031419 将只有 031419 作为日期的数据，file_031219 将只有 031219 的数据，等等。

file_031419 文件_031219 文件_030819 文件_030619 文件_030119

Answer 1

你可以使用一些字符串方法和字符串格式化。

dates = [‘2019-03-01’, ‘2019-05-06’]
for date in dates:
    split_date = date.split(‘-‘)
    fname = ‘file_{}{}{}’.format(split_date[0],split_date[2],split_date[1]
    # save to .csv with fname

Answer 2

您可以使用 list(set()) 获取唯一日期列表，使用 Pandas 和 df.loc[] 根据日期对数据进行子集化，使用 pd.to_datetime() 将日期转换为您想要的文件名格式，然后使用 df.to_excel() 将数据集保存为 Excel 文件：

import pandas as pd

df = pd.Series('''2019-03-14
2019-03-14
2019-03-12
2019-03-12
2019-03-08
2019-03-08
2019-03-06
2019-03-06
2019-03-06
2019-03-01'''.split('\n'), name='datestart', dtype=str).to_frame()

df['data'] = np.random.rand(len(df))

# Get unique dates
dates = list(set(df.datestart.values))

for date in dates:
    idx = df.datestart == date # Filter by unique date
    filename = 'file_'+list(set(pd.to_datetime(df.loc[idx, 'datestart']).dt.strftime('%m%d%y')))[0]+'.xlsx'
    df.loc[idx, 'data'].to_excel(filename) # Save subset of data frame as excel file