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筛选出数据列名为time的2021-10-11到2021-11-11的代码

时间: 2025-08-24 10:14:44 浏览: 4
<think>好的，我现在要帮用户解决在Pandas中筛选特定日期范围内数据的问题。用户的需求是在列名为'time'的数据中筛选2021-10-11到2021-11-11之间的数据，需要Python代码示例。首先，我得回想一下Pandas处理日期数据的常用方法。 首先，用户提到列名是'time'，所以需要确保该列的数据类型是datetime。如果原始数据中的'time'列是字符串格式，就需要先转换。根据引用[2]里的内容，可以用pd.to_datetime()函数来转换。比如：df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])。这一步很重要，否则后续的日期比较可能不会按预期工作。 接下来，筛选日期范围。用户需要的是2021-10-11到2021-11-11之间的数据，包括这两个日期吗？通常使用布尔索引，结合两个条件：df['time'] >= '2021-10-11' 和 df['time'] <= '2021-11-11'。用逻辑运算符&连接这两个条件，同时要注意括号的使用，避免运算优先级的问题。所以代码应该是df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')]。 另外，如果数据量大的话，可能要考虑效率问题。比如，先确保'time'列已经转换为datetime类型，并且设置为索引，这样可能提高查询速度。不过用户的问题中没有提到数据量，所以基本的筛选方法应该足够。 再想一下是否有其他方法。比如使用between方法，可能更简洁。df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')]。这也是一种可行的方法，可能更容易理解。 还需要注意日期格式是否正确。用户给出的日期是'YYYY-MM-DD'格式，这在Python中是可以被Pandas正确解析的。但如果有不同的格式，可能需要指定format参数。不过用户的问题中日期格式符合标准，所以不需要额外处理。 另外，是否需要考虑时区？如果数据中的时间有时区信息，可能会影响比较结果。但用户的问题中没有提到时区，所以假设数据是本地时间或没有时区信息。 总结一下步骤：首先转换'time'列为datetime类型，然后用布尔索引筛选日期范围。给出这两种方法，并附上示例代码。同时，提醒用户如果数据中存在时间部分的情况，比如时间戳包含具体时间，可能需要调整结束日期为'2021-11-11 23:59:59'，或者使用包含时间的方法。 还需要参考用户提供的引用内容。引用[2]提到了转换字符串到时间格式的方法，引用[3]有关于数据排序的内容，但当前问题不需要排序，所以可能不需要涉及。但用户的问题可能是在处理时间数据后进行筛选，所以确保引用了正确的部分。 最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能的后续问题，比如如何处理不同日期格式、如何筛选时间范围包含时间部分，或者如何优化性能。这样用户如果有进一步的问题，可以自行参考这些问题。</think>以下是筛选特定日期范围数据的Python代码示例及详细说明： ### 基础实现步骤 1. **转换时间格式** ```python # 将列转换为datetime类型（若原始数据为字符串） df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) ``` 2. **筛选日期范围** ```python # 筛选2021-10-11至2021-11-11的数据（包含两端） filtered_df = df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')] ``` ### 完整示例代码 ```python import pandas as pd # 示例数据生成 data = {'time': ['2021-10-10', '2021-10-15', '2021-11-05', '2021-11-12'], 'value': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) # 转换时间列 df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 引用字符串转时间戳方法[^2] # 执行筛选 result = df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')] # 或使用布尔表达式 print(result) ``` ### 特别说明 1. 若时间列包含时分秒，可使用： ```python start_date = pd.Timestamp('2021-10-11 00:00:00') end_date = pd.Timestamp('2021-11-11 23:59:59') ``` 2. 若日期列是索引： ```python df.loc['2021-10-11':'2021-11-11'] ```
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假设你的数据已经存在一个DataFrame中，假设这个DataFrame的时间列名为timestamp，那么你可以使用以下代码来筛选出2023-05-09 18:04:13到2023-05-09 23:47:24之间的数据： python import pandas as pd # 读取...

# 读取 Excel 文件中指定工作表的数据 data <- read_excel("E:\\论文2\\数据2025\\PM2.5\\PM2.5第二类1.xlsx", sheet = "99") # 将 PM2.5 列转换为数值型 data$PM2.5 <- as.numeric(data$PM2.5) # 筛选 2016 年 5 月到 2017 年 6 月的数据 filtered_data <- data[((data$year == 2016 & data$month >= 4) | (data$year == 2017 & data$month <= 6)) & (data$year %in% c(2016, 2017)), ] # 根据 encodings 和日期设置 treated 变量 # 假设日期列名为 date，并且是日期类型 filtered_data$date <- as.Date(filtered_data$date) filtered_data$treated <- ifelse(filtered_data$encodings == 3 & filtered_data$date >= as.Date("2017-01-01"), 1, 0) # 运行增强合成控制分析 syn1 <- augsynth(PM2.5 ~ treated, encodings, date, filtered_data, progfunc = "None", scm = T) synth_predictions <- predict(syn1) observed = filtered_data$PM2.5[filtered_data$encodings == 3] predict = synth_predictions cha=observed-predict 修改代码，使filtered_data$treated <- ifelse(filtered_data$encodings == 3 & filtered_data$date >= as.Date("2017-01-01"), 1, 0)中的3随机从encodings里选，除了99.同时，重复10，将所有的cha放在一个表格里，画在一张图中

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第二步：选择问题清单文件 step2_label = Label(root, text="第二步：选择问题清单文件", font=("Arial", 14), anchor="w") step2_label.pack(fill="x", padx=20, pady=10) self.select_issue_excel_button = Button( root, text="选择问题清单文件", command=self.select_issue_excel, width=30 ) self.select_issue_excel_button.pack(pady=5) # 第三步：生成附件 step3_label = Label(root, text="第三步：生成附件", font=("Arial", 14), anchor="w") step3_label.pack(fill="x", padx=20, pady=10) self.generate_attachment_button = Button( root, text="生成附件", command=self.generate_attachment, state="disabled", width=30 ) self.generate_attachment_button.pack(pady=5) # 第四步：增加附件横展清单 step4_label = Label(root, text="第四步：增加附件横展清单", font=("Arial", 14), anchor="w") step4_label.pack(fill="x", padx=20, pady=10) self.add_horizontal_attachment_button = Button( root, text="增加附件横展清单", command=self.add_horizontal_attachment, state="disabled", width=30 ) self.add_horizontal_attachment_button.pack(pady=5) # 第五步：发送邮件 step5_label = Label(root, text="第五步：发送邮件", font=("Arial", 14), anchor="w") step5_label.pack(fill="x", padx=20, pady=10) self.send_email_button = Button( root, text="发送邮件", command=self.send_email, state="disabled", width=30 ) self.send_email_button.pack(pady=5) # 增加退出按钮 exit_button = Button( root, text="退出程序", command=root.quit, width=30, bg="red", fg="white", font=("Arial", 12, "bold") ) exit_button.pack(pady=20) # 日志显示框 self.log_text = Text(root, wrap="word", state="disabled", height=18) self.log_text.pack(pady=10, padx=10, fill="both", expand=True) scrollbar = Scrollbar(self.log_text, orient=VERTICAL, command=self.log_text.yview) self.log_text.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.pack(side=RIGHT, fill=Y) # 初始化路径变量 self.health_excel_path = None self.issue_excel_path = None self.default_email = "[email protected]" # 默认邮箱 self.output_dir = r"D:\AEB 管理\4.健康表提醒\附件" self.log_dir = r"D:\AEB 管理\4.健康表提醒\log" self.smtp_server = "cnshsmtp001.kostal.int" self.sender_email = "底层JIRA处理提示[email protected]" # 确保输出目录存在 os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True) os.makedirs(self.log_dir, exist_ok=True) # 项目到邮箱的映射关系 self.project_email_map = { "P08878": ["[email protected]"], } # 日志方法 def log(self, message, level="info"): if level == "info": logging.info(message) elif level == "warning": logging.warning(message) elif level == "error": logging.error(message) self.log_text.configure(state="normal") self.log_text.insert(END, message + "\n") self.log_text.see(END) self.log_text.configure(state="disabled") def find_column_index(self, headers, target_column): """ 在表头中查找指定列名的索引。 :param headers: 表头列表 :param target_column: 要查找的列名（字符串） :return: 找到的列索引（从1开始的整数） """ for idx, header in enumerate(headers): if header and target_column.lower() in header.strip().lower(): # 忽略大小写匹配 return idx + 1 raise ValueError(f"未找到列：{target_column}，请检查表头：{headers}") def send_email_with_attachments(self, recipient_email, subject, body, attachment_paths): try: # 日志记录邮件内容 self.log( f"发送邮件：\n 收件人：{recipient_email}\n 主题：{subject}\n 正文：{body[:100]}...\n 附件：{attachment_paths}") from email.header import Header from email.utils import formataddr # 处理发件人名称的 UTF-8 编码 formatted_sender = formataddr((str(Header("底层JIRA处理提示", "utf-8")), self.sender_email)) # 创建邮件对象 msg = MIMEMultipart() msg["From"] = formatted_sender msg["Subject"] = Header(subject, "utf-8") if isinstance(recipient_email, list): msg["To"] = ", ".join(recipient_email) else: msg["To"] = recipient_email # 添加正文 msg.attach(MIMEText(body, "html", _charset="utf-8")) # 添加附件 for attachment_path in attachment_paths: if os.path.exists(attachment_path): with open(attachment_path, "rb") as file: part = MIMEBase("application", "octet-stream") part.set_payload(file.read()) encoders.encode_base64(part) # 处理文件名的 UTF-8 编码 filename = os.path.basename(attachment_path) part.add_header( "Content-Disposition", "attachment", filename=("utf-8", "", filename) ) msg.attach(part) self.log(f"附件已添加：{filename}") else: self.log(f"附件文件不存在：{attachment_path}", level="warning") # 发送邮件 with smtplib.SMTP(self.smtp_server, timeout=30) as server: server.sendmail(self.sender_email, recipient_email, msg.as_string()) self.log(f"邮件发送成功：收件人 {recipient_email}") except Exception as e: # 捕获具体出错位置 self.log(f"邮件发送失败 - 错误详情：{repr(e)}", level="error") raise # 检查列名project key def check_and_correct_column(self, file_path, old_column_name, new_column_name): """ 检查 Excel 文件的表头，如果包含目标列名则不做处理； 如果不包含目标列名但有需要替换的列名，则替换并保存为新文件，覆盖旧文件。 :param file_path: Excel 文件路径 :param old_column_name: 需要查找并修改的旧列名，比如 "ProjectNum" :param new_column_name: 修改为的新列名，比如 "Project key" :return: 如果处理成功或不需要处理，返回 True；否则引发异常 """ try: wb = load_workbook(file_path) sheet = wb.active # 获取表头行内容 headers = [cell.value for cell in sheet[1]] # 第一行表头 if new_column_name in headers: # 如果目标列名 (new_column_name) 已存在，则不需要处理 self.log(f"文件 {file_path} 已包含列：{new_column_name}，无需修改。") return True if old_column_name in headers: # 如果老的列名存在，将其替换为新的列名 col_index = headers.index(old_column_name) + 1 # 列索引从1开始 sheet.cell(row=1, column=col_index, value=new_column_name) # 修改列名 wb.save(file_path) # 保存更改 self.log(f"文件 {file_path} 中的列名已从 {old_column_name} 修改为 {new_column_name}。") return True # 如果两者都不存在，则报错 raise ValueError(f"文件 {file_path} 缺少列：{new_column_name} 或 {old_column_name}。") except Exception as e: self.log(f"检查和修改列名时出错：{e}", level="error") raise # 第一步：选择健康表文件 def select_health_excel(self): """ 处理健康表文件的选择逻辑。 """ health_excel_file = filedialog.askopenfilename( title="选择健康表文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx")] ) if health_excel_file: try: # 调用类内部方法通过 self self.check_and_correct_column(health_excel_file, "ProjectNum", "Project key") # 设置路径 self.health_excel_path = health_excel_file self.log(f"已成功选择健康表文件: {health_excel_file}") self.check_ready_to_generate() except Exception as e: self.log(f"健康表文件处理中发生错误：{e}", level="error") messagebox.showerror("错误", f"健康表文件处理失败：{e}") else: self.log("用户取消了健康表文件选择。") # 第二步：选择问题清单文件 def select_issue_excel(self): """ 处理问题清单文件的选择逻辑。 """ issue_excel_file = filedialog.askopenfilename( title="选择问题清单文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx")] ) if issue_excel_file: try: # 调用类内部方法通过 self self.check_and_correct_column(issue_excel_file, "ProjectNum", "Project key") # 设置路径 self.issue_excel_path = issue_excel_file self.log(f"已成功选择问题清单文件: {issue_excel_file}") self.check_ready_to_generate() except Exception as e: self.log(f"问题清单文件处理中发生错误：{e}", level="error") messagebox.showerror("错误", f"问题清单文件处理失败：{e}") else: self.log("用户取消了问题清单文件选择。") # 检查是否准备好解锁下一步按钮 def check_ready_to_generate(self): if self.health_excel_path and self.issue_excel_path: self.generate_attachment_button.config(state="normal") self.send_email_button.config(state="normal") self.add_horizontal_attachment_button.config(state="normal") else: self.generate_attachment_button.config(state="disabled") self.send_email_button.config(state="disabled") self.add_horizontal_attachment_button.config(state="disabled") # 第三步：生成附件 # 第三步：生成附件 def generate_attachment(self): """生成附件""" try: self.log("清理旧附件...") self.clear_output_dir() # 清空旧附件 self.log("开始生成新附件...") self.process_attachment_excel(self.issue_excel_path, self.output_dir) self.log("附件生成完成！") messagebox.showinfo("完成", "附件生成完成！") except Exception as e: self.log(f"生成附件失败：{e}", level="error") messagebox.showerror("错误", f"附件生成失败：{e}") def clear_output_dir(self): """ 清理附件输出目录中的所有内容。 这是为了避免使用旧的附件文件误发送错误数据。 """ try: for item in os.listdir(self.output_dir): item_path = os.path.join(self.output_dir, item) if os.path.isfile(item_path) or os.path.islink(item_path): os.unlink(item_path) # 删除文件或软链接 elif os.path.isdir(item_path): shutil.rmtree(item_path) # 递归删除文件夹 self.log("旧附件已全部清理。") except Exception as e: self.log(f"清理输出目录失败：{e}", level="error") raise def process_attachment_excel(self, issue_excel_path, output_dir): """处理问题清单文件并生成项目附件""" if not os.path.exists(issue_excel_path): raise FileNotFoundError(f"问题清单文件不存在：{issue_excel_path}") try: wb = load_workbook(issue_excel_path) sheet = wb.active headers = [cell.value for cell in sheet[1]] # 获取表头 # 确保必要列存在 try: project_key_idx = headers.index("Project key") issue_type_idx = headers.index("Issue Type") # 用于筛选规则 update_over_7_idx = headers.index("update_over_7") update_over_15_idx = headers.index("update_over_15") horizontal_project_number_idx = headers.index("横展项目号") involvement_bsw_idx = headers.index("Involvement of BSW") component_idx = headers.index("Component/s") custom_field_idx = headers.index("Custom field (Custom_2)") except ValueError as e: raise ValueError(f"问题清单文件缺少必要列，请检查表头内容：{e}") # 初始化分组数据字典 grouped_data_pending = {} # 待处理 JIRA 数据 grouped_data_long_term = {} # 长期未流转 JIRA 数据 # 遍历数据并筛选 for row in range(2, sheet.max_row + 1): try: project_key = sheet.cell(row=row, column=project_key_idx + 1).value issue_type = sheet.cell(row=row, column=issue_type_idx + 1).value update_over_7 = sheet.cell(row=row, column=update_over_7_idx + 1).value update_over_15 = sheet.cell(row=row, column=update_over_15_idx + 1).value horizontal_project_number = sheet.cell( row=row, column=horizontal_project_number_idx + 1 ).value involvement_value = sheet.cell(row=row, column=involvement_bsw_idx + 1).value component_value = sheet.cell(row=row, column=component_idx + 1).value custom_field_value = sheet.cell(row=row, column=custom_field_idx + 1).value # ------------------------- # 1. "待处理 JIRA" 筛选逻辑 # ------------------------- if involvement_value == "Yes" and \ issue_type in ["KOCHI AE Issue", "Problem"] and \ ( ( ( not component_value or "Stack" not in component_value ) and custom_field_value not in ["非BSW问题", "Non-BSW"] ) or ( custom_field_value is None or custom_field_value.strip() == "" or not re.search( "平台问题|开发设计问题|三方包问题|需求问题|非BSW问题|" "Development Design Issue|Platform Issue|" "Party Package Issue|Requirement Issue|Non-BSW Issue", custom_field_value ) ) ): if not project_key: continue # 跳过无效的 Project Key if project_key not in grouped_data_pending: grouped_data_pending[project_key] = [] row_data = [ sheet.cell(row=row, column=col_idx + 1).value for col_idx in range(len(headers)) ] grouped_data_pending[project_key].append(row_data) # ------------------------- # 2. "长期未流转 JIRA" 筛选 # ------------------------- if (update_over_7 == 1) or (update_over_15 == 1): if not project_key: continue # 跳过无效的 Project Key if project_key not in grouped_data_long_term: grouped_data_long_term[project_key] = [] row_data = [ sheet.cell(row=row, column=col_idx + 1).value for col_idx in range(len(headers)) ] grouped_data_long_term[project_key].append(row_data) except Exception as e: self.log(f"解析问题清单第 {row} 行时出错：{e}", level="error") # ------------------------- # 生成每个项目的附件 # ------------------------- for project_key, rows in grouped_data_pending.items(): try: sanitized_key = self.sanitize_filename(project_key) # 清理非法文件名 folder_path = os.path.join(output_dir, sanitized_key) # 如果文件夹已存在则先删除 if os.path.exists(folder_path): shutil.rmtree(folder_path) os.makedirs(folder_path) # 创建新文件夹 # 文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, f"{sanitized_key}.xlsx") # 创建新 Excel 工作簿 new_wb = Workbook() # 创建 "待处理 JIRA" Sheet pending_ws = new_wb.active pending_ws.title = "待处理JIRA" pending_ws.append(headers) # 添加标题行 for row in rows: pending_ws.append(row) # 写入数据 # 创建 "长期未流转 JIRA" Sheet if project_key in grouped_data_long_term: long_term_ws = new_wb.create_sheet(title="长期未流转JIRA") long_term_ws.append(headers) for row in grouped_data_long_term[project_key]: long_term_ws.append(row) new_wb.save(file_path) # 保存文件 self.log(f"成功生成附件：{file_path}") except Exception as e: self.log(f"生成项目附件失败 - 项目：{project_key}，错误：{e}", level="error") except Exception as e: raise Exception(f"问题清单处理失败：{e}") def add_horizontal_attachment(self): """处理'增加附件横展清单'的逻辑""" try: # 检查问题清单文件路径是否已经选择 if not self.issue_excel_path: raise ValueError("未选择问题清单文件！") # 加载问题清单的 Excel 文件 wb = load_workbook(self.issue_excel_path) sheet = wb.active headers = [cell.value.strip() if cell.value else "" for cell in sheet[1]] # 检查是否包含所需的列 try: project_key_col_idx = self.find_column_index(headers, "Project key") horizontal_project_col_idx = self.find_column_index(headers, "横展项目号") status_col_idx = self.find_column_index(headers, "Status") except ValueError as e: raise ValueError(f"问题清单文件缺少必要列名：{e}") # 分组数据存储 grouped_data = {} # 遍历问题清单，根据条件筛选数据 for row in range(2, sheet.max_row + 1): project_key = sheet.cell(row=row, column=project_key_col_idx).value horizontal_project_number = sheet.cell(row=row, column=horizontal_project_col_idx).value status = sheet.cell(row=row, column=status_col_idx).value # 筛选规则 if project_key == "KOCHI_PL" and horizontal_project_number and status != "Done": if horizontal_project_number not in grouped_data: grouped_data[horizontal_project_number] = [] row_data = [sheet.cell(row=row, column=col_idx + 1).value for col_idx in range(len(headers))] grouped_data[horizontal_project_number].append(row_data) # 遍历分组数据并生成 Excel 文件 for horizontal_project_number, rows in grouped_data.items(): filename = f"{horizontal_project_number}_Overdue_Horizontal_Issues.xlsx" temp_file_path = os.path.join(self.output_dir, filename) # 创建新的 Excel 工作簿 new_wb = Workbook() new_sheet = new_wb.active new_sheet.title = "横展未完成清单" new_sheet.append(headers) # 添加表头 for row in rows: new_sheet.append(row) # 添加数据行 # 保存到临时路径 new_wb.save(temp_file_path) self.log(f"生成文件: {temp_file_path}") # 搜索 D:\AEB 管理\4.健康表提醒\附件 是否存在与横展项目号匹配的文件夹 target_folder = None for folder in os.listdir(self.output_dir): folder_path = os.path.join(self.output_dir, folder) if os.path.isdir(folder_path) and horizontal_project_number in folder: target_folder = folder_path break if target_folder: # 如果找到匹配的目标文件夹，将文件移动到目标文件夹 shutil.move(temp_file_path, os.path.join(target_folder, filename)) self.log(f"文件 {filename} 已移动到文件夹: {target_folder}") else: # 如果未找到目标文件夹，创建新的文件夹 new_folder_path = os.path.join(self.output_dir, horizontal_project_number) os.makedirs(new_folder_path, exist_ok=True) shutil.move(temp_file_path, os.path.join(new_folder_path, filename)) self.log(f"文件 {filename} 已创建并放入新文件夹: {new_folder_path}") messagebox.showinfo("完成", "附件横展清单已生成并归档！") except Exception as e: self.log(f"处理附件横展清单时出错：{e}", level="error") messagebox.showerror("错误", f"生成附件横展清单失败：{e}") def sanitize_filename(self, filename): """清理非法文件名并替换非法字符""" if not filename or filename.strip() == "": return "unnamed" return re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', "_", filename.strip()) # 替换不允许的字符 def send_email_with_attachments(self, recipient_email, subject, body, attachment_paths): try: self.log( f"准备发送邮件：\n 收件人：{recipient_email}\n 主题：{subject}\n 正文(前100字符)：{body[:100]}...\n 附件：{attachment_paths}") # 邮件内容逻辑和附件编码... except Exception as e: self.log(f"邮件发送失败：项目 -> {subject}，错误 -> {repr(e)}", level="error") raise # ----------------------------------- # 第四步：发送邮件 # ----------------------------------- def save_email_logs(self, email_logs): """保存邮件发送的日志到文件中""" try: # 创建独一无二的日志文件 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") log_file_path = os.path.join(self.log_dir, f"邮件日志_{timestamp}.log") # 写入日志文件 with open(log_file_path, "w", encoding="utf-8") as log_file: for project_name, status in email_logs: log_file.write(f"项目：{project_name}, 状态：{status}\n") # 日志成功提示 self.log(f"邮件日志已保存到：{log_file_path}") messagebox.showinfo("日志保存完成", f"邮件日志已成功保存到：{log_file_path}") except Exception as e: # 捕获文件写入问题 self.log(f"保存邮件日志失败：{e}", level="error") messagebox.showerror("错误", f"保存邮件日志失败，请检查：{e}") def send_email(self): """发送邮件，并将对应 Project key 文件夹中的所有附件加到邮件中""" email_logs = [] # 记录邮件发送成功或失败的日志 try: # 打开 SMTP 连接 server = smtplib.SMTP(self.smtp_server, timeout=30) self.log("已连接 SMTP 服务器。") except Exception as e: self.log(f"无法连接 SMTP 服务器：{e}", level="error") return # 遍历附件输出目录中的所有文件夹 for project_folder in os.listdir(self.output_dir): folder_path = os.path.join(self.output_dir, project_folder) # 确保只处理文件夹 if not os.path.isdir(folder_path): continue # 获取项目名称，并映射到收件人邮箱 sanitized_project_folder = project_folder.strip() # 去掉前后空格 recipient_email = self.project_email_map.get(sanitized_project_folder) # 若项目未映射到邮箱，则发送到默认邮箱 if recipient_email is None: self.log(f"项目 {sanitized_project_folder} 未定义收件人，邮箱设置为默认值：{self.default_email}", level="warning") recipient_email = [self.default_email] # 确保收件人以列表形式存在 if isinstance(recipient_email, list): smtp_recipient_list = recipient_email else: smtp_recipient_list = [recipient_email] # 准备邮件内容 subject = f"项目提醒：{sanitized_project_folder}" body = self.generate_email_body(sanitized_project_folder) # 搜索文件夹中的所有附件文件 attachments = [] for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isfile(file_path): # 确保只处理文件 attachments.append(file_path) # 检查是否存在附件 if not attachments: self.log(f"文件夹 {folder_path} 中没有找到附件文件，跳过发送邮件。", level="warning") email_logs.append((sanitized_project_folder, "附件缺失")) continue # 发送邮件 try: self.send_email_with_attachments( smtp_recipient_list, subject, body, attachments ) self.log(f"邮件发送成功 - 项目：{sanitized_project_folder}，收件人：{', '.join(smtp_recipient_list)}") email_logs.append((sanitized_project_folder, "发送成功")) except Exception as e: self.log(f"邮件发送失败 - 项目：{sanitized_project_folder}，错误：{e}", level="error") email_logs.append((sanitized_project_folder, f"发送失败：{e}")) # 关闭 SMTP 连接 server.quit() # 保存邮件日志 self.save_email_logs(email_logs) def generate_email_body(self, project_key): """生成邮件正文内容""" try: # 加载健康表 wb = load_workbook(self.health_excel_path) sheet = wb.active # 找到包含指定字段的表头 headers = [cell.value.strip() if cell.value else "" for cell in sheet[1]] try: # 动态查找用到的列索引 project_key_col_idx = self.find_column_index(headers, "Project key") responsible_col_idx = self.find_column_index(headers, "Responsible") health_status_col_idx = self.find_column_index(headers, "健康度") total_col_idx = self.find_column_index(headers, "total") involvement_col_idx = self.find_column_index(headers, "底层参与") not_classified_col_idx = self.find_column_index(headers, "Stack_底层未分类") not_analyzed_col_idx = self.find_column_index(headers, "底层未分析") update_over_7_col_idx = self.find_column_index(headers, "update_over_7") update_over_15_col_idx = self.find_column_index(headers, "update_over_15") horizontal_col_idx = self.find_column_index(headers, "总横展数") Overdue_Horizontal_col_idx = self.find_column_index(headers, "横展超期未完成数") High_Risk_Prolonged_Unresolved_col_idx = self.find_column_index(headers, "高风险长时间未解决") except ValueError as e: raise ValueError(f"健康表中未找到指定列名，请检查表头内容：{e}") # 初始化邮件正文的变量 responsible = "相关负责人" health_status = "未知" total = 0 bottom_involvement = 0 not_classified = 0 not_analyzed = 0 update_7 = 0 update_15 = 0 horizontal = 0 Overdue_Horizontal = 0 High_Risk = 0 # 遍历表格，找到与项目键匹配的行数据 for row in range(2, sheet.max_row + 1): current_project_key = sheet.cell(row=row, column=project_key_col_idx).value if current_project_key == project_key: # 匹配项目键 responsible = sheet.cell(row=row, column=responsible_col_idx).value or "相关负责人" health_status = sheet.cell(row=row, column=health_status_col_idx).value or "未知" total = sheet.cell(row=row, column=total_col_idx).value or 0 bottom_involvement = sheet.cell(row=row, column=involvement_col_idx).value or 0 not_classified = sheet.cell(row=row, column=not_classified_col_idx).value or 0 not_analyzed = sheet.cell(row=row, column=not_analyzed_col_idx).value or 0 update_7 = sheet.cell(row=row, column=update_over_7_col_idx).value or 0 update_15 = sheet.cell(row=row, column=update_over_15_col_idx).value or 0 horizontal = sheet.cell(row=row, column=horizontal_col_idx).value or 0 Overdue_Horizontal = sheet.cell(row=row, column=Overdue_Horizontal_col_idx).value or 0 High_Risk = sheet.cell(row=row, column=High_Risk_Prolonged_Unresolved_col_idx).value or 0 break # 数据格式化 total = int(total) bottom_involvement = int(bottom_involvement) horizontal = int(horizontal) # 数值映射逻辑 def map_value(value): """将数值映射为实际值或'无需处理'""" return value if value > 0 else "无需处理" # 对第二部分的变量进行映射 not_classified = map_value(int(not_classified)) not_analyzed = map_value(int(not_analyzed)) update_7 = map_value(int(update_7)) update_15 = map_value(int(update_15)) Overdue_Horizontal = map_value(int(Overdue_Horizontal)) High_Risk = map_value(int(High_Risk)) # 将健康度转为百分比格式 if isinstance(health_status, (int, float)): health_status = f"{health_status * 100:.2f}%" except Exception as e: self.log(f"健康表数据提取失败：项目 {project_key}，错误：{e}", level="error") return "<html><body>邮件正文生成失败。</body></html>" # HTML 邮件正文模板 html = f""" <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>项目健康状态汇总</title> <style> body {{ font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; color: #333; line-height: 1.4; margin: 0; padding: 0; background-color: #ffffff; /* 背景保持为纯白 */ }} .header {{ font-size: 16px; font-weight: bold; margin-bottom: 5px; color: #0056b3; }} .section-title {{ font-size: 14px; font-weight: bold; color: #ffffff; background-color: #0056b3; padding: 4px 8px; border-radius: 4px; margin-top: 15px; margin-bottom: 5px; }} .content-list {{ margin: 0; /* 去除段落外的多余间距 */ padding-left: 0; /* 去掉缩进 */ font-family: monospace; /* 等宽字体 */ }} .content-list p {{ margin: 0; /* 去掉段落的上下边距 */ padding: 3px 0; /* 更加紧凑的段落 */ white-space: pre; /* 保留空格用于对齐 */ }} .highlight {{ color: #d9534f; font-weight: bold; }} .note {{ font-size: 12px; color: #666; margin-top: 15px; padding: 8px; background-color: #f9f9f9; border-left: 3px solid #0056b3; }} </style> </head> <body> Hello {responsible} 项目 {project_key} 的JIRA阶段健康度为{health_status}。具体汇总参考下列数据： JIRA统计汇总（2025/05/01—{datetime.now().strftime('%Y/%m/%d')}）： ✔️ JIRA 总数： {total} ✔️ 涉及底层工程师的任务： {bottom_involvement} ✔️ 横展 JIRA 总数： {horizontal} 待处理JIRA数汇总(详情见附件)： ⚠️ 未分类底层问题（Component/s 未选）： {not_classified} ⚠️ 未分析底层问题（Custom_2 未选）： {not_analyzed} ⚠️ 超过 7 天未流转： {update_7} ⚠️ 超过 15 天未流转： {update_15} ⚠️ 高风险 JIRA 超期未处理： {High_Risk} ⚠️ 横展超期未处理任务： {Overdue_Horizontal} 为了确保项目健康，请及时处理上述问题。如有任何疑问，请联系dong baokun。附件 1 提供了详细数据字段。 </body> </html> """ return html # ----------------------------------- # 主程序入口 # ----------------------------------- def main(): root = Tk() app = ExcelWordApp(root) root.mainloop() if __name__ == "__main__": main()

- 筛选出属于横展项目的问题（可能通过某个字段标识，如“横展项目号”不为空）。 - 按照横展项目号（或横展项目名称）对问题进行分组。 - 为每个横展项目生成一个单独的Excel文件（或在一个Excel文件中不同的...

忽视前4次的需求，我的ngsim数据集保存在D:\shuju1\trajectories_i80_filtered_time_filtered.csv，直接使用该路径调用。接下来按照以下要求生成可以直接运行的代码，具体要求为定义应该函数按照全局时间进行筛选，需要的数据是某一区域内，某一时刻的车辆及它们未来10s的行车数据，首先要获得某一区域某一时刻的车辆ID列表：#原数据集的单位，时间是ms，长度单位全是ft。给它转换一下：转换后长度单位为m，时间单位为0.1秒 ，给定起始时间为0，起始y为0，区间长度，输出区间内车辆list为50，#设定开始时间（在基础上限定全局开始时间， #设置开始时间后，设定原点位置（即其实的纵坐标），相当于设定好了车道周围的区域（纵向范围），#unique()函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表，返回在限定范围内对应的车辆编号（可能会有不同车辆重复利用的情况，因此进行删除）， 返回限定范围内的车辆的编号（大于２辆才返回，若仅有自身则无需返回），定义函数迭代获取10s内车辆数据（此处为限定持续时间）,#isin函数多用来清洗数据，删选过滤掉DataFrame中一些行 #Pandas isin()方法用于过滤数据帧。isin() 方法有助于选择在特定列中具有特定(或多个)值的行 #取出之前筛选好的路段：#对在限定范围内的车辆ID进行检索#定义函数存储CSV# 打开csv数据并且按照GlobalTime排序# 单位转成米(m)和秒(s)# 限定 坐标范围、时间范围# 坐标分组数、时间分组数。以上要求是我在网上相关代码的注释中找到的，由于我不懂编程，有些需要用户自己设置的参数现在由你设置合理的值，请你根据以上要求生成可直接运行的完整代码。为了防止上次的错误我将展示ngsim数据集的列名如下Vehicle_ID Frame_ID Total_Frames Global_Time Local_X Local_Y Global_X Global_Y v_length v_Width v_Class v_Vel v_Acc Lane_ID O_Zone D_Zone Int_ID Section_ID Direction Movement Preceding Following Space_Headway Time_Headway Location

用户的需求是从特定路径读取CSV文件，定义一个函数按照全局时间筛选数据，转换单位，并提取某一区域某一时刻的车辆ID及其未来10秒的数据。用户还提供了数据集的列名，需要注意单位转换和参数设置。 首先，我需要...

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[69], line 4 1 import pandas as pd 3 # 读取CSV文件，解析日期列（假设列名为'date'） ----> 4 df = pd.read_csv(r"D:\dashuju\zuoye\微博_时间.csv", parse_dates=['date'],encoding='ansi') 6 # 筛选2023年8月的数据 7 august_2023_data = df[(df['date'].dt.year == 2023) & (df['date'].dt.month == 8)] File D:\python\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:1026, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, date_format, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options, dtype_backend) 1013 kwds_defaults = _refine_defaults_read( 1014 dialect, 1015 delimiter, (...) 1022 dtype_backend=dtype_backend, 1023 ) 1024 kwds.update(kwds_defaults) -> 1026 return _read(filepath_or_buffer, kwds) File D:\python\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:620, in _read(filepath_or_buffer, kwds) 617 _validate_names(kwds.get("names", None)) 619 # Create the parser. --> 620 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 622 if chunksize or iterator: 623 return parser File D:\python\Lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:1620, in TextFileReader.__init__(self, f, engine, **kwds) 1617 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"] 1619 self.handles: IOHandles | None = None -> 1620 self._engine = self._make_engine(f, self.engine) File D:\python\Lib\site-packages\pandas\io\

若出现KeyError，说明列名不匹配，需修正为实际列名如$日期$或$time$[^2]。 --- ### 2. 指定日期解析格式 若日期格式特殊（如包含中文年月日），需通过date_parser参数指定： python from datetime import ...

任务描述 基于数据清洗后的深圳通刷卡数据集(存放在/data/workspace/myshixun/Datas/SZcardDatas.csv)，对地铁各线路的收益进行统计。 数据集说明 清洗之后的数据集字段没有改变，依旧是11个字段，字段说明如下： 字段名 字段类型 含义 card_no String 卡号 deal_date String 交易日期时间 deal_type String 交易类型 deal_money String 实际交易金额/分为单位 deal_value String 票价/分为单位 equ_no String 设备编码 company_name String 公司名称 station String 线路站点 car_no String 车牌号 conn_mark String 联程标记 close_date String 结算日期 数据中无列名 部分数据展示如下： FHEGHDGDC,2018-09-01 07:52:39,地铁入站,0,0,265025119,地铁七号线,福民,进AGM25-26,0,2018-09-01 00:00:00 FHFCCEIDF,2018-09-01 07:41:05,巴士,120,200,227000076,金华南巴士,332(蛇口),粤BU2975,0,2018-09-01 00:00:00 CBCGCDJDJ,2018-09-01 07:34:23,巴士,160,200,227000038,金华南巴士,331(松岗）,粤BU2355,0,2018-09-01 00:00:00 CBIEHFGCB,2018-09-01 07:50:14,地铁出站,380,400,268016106,地铁一号线,世界之窗站,OGT-106,0,2018-09-01 00:00:00 DDABDEEDD,2018-09-01 07:01:08,巴士,160,200,227000175,金华南巴士,M433(福永）,粤BW2968,0,2018-09-01 00:00:00 CBAEHADJA,2018-09-01 07:45:45,地铁入站,0,0,265026113,地铁七号线,皇岗口岸,进AGM18-19,0,2018-09-01 00:00:00 FFGAIJJBJ,2018-09-01 07:57:52,地铁出站,285,300,261016120,地铁三号线,水贝,AGM-120,0,2018-09-01 00:00:00 FIJIJFJFA,2018-09-01 07:56:51,地铁入站,0,0,261021116,地铁三号线,丹竹头,AGM-116,0,2018-09-01 00:00:00 FHIBEGJBD,2018-09-01 07:54:44,地铁入站,0,0,265011117,地铁七号线,西丽湖,进AGM24-25,0,2018-09-01 00:00:00 BIGFGGFAG,2018-09-01 07:49:56,地铁入站,0,0,265014107,地铁七号线,珠光,进AGM17-18,0,2018-09-01 00:00:00 FIJCEEDIB,2018-09-01 07:50:30,地铁出站,380,400,260027108,地铁二号线,香蜜,IGT-108,0,2018-09-01 00:00:00 MySQL 数据库 szcard 连接方式： url：jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/szcard?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8； 用户名：root； 密码：123123。 tb_subway_line_income 表结构： 字段名 数据存储类型 字段含义 subway_line varchar(255) 地铁线路 subway_line_income float(20,2) 地铁线路的收益（元） 编程要求 1.根据清洗之后的数据集进行地铁线路收益分析。 筛选出deal_type 字段为 地铁出站 的数据； 数据中 company_name 的值为地铁线路名称，deal_money 为实际交易金额，将交易金额以分为单位转换成以元为单位，统计该值，为地铁各线路的收益。 2.将查询结果存储到 MySQL 数据库 szcard 的 tb_subway_line_income（表已经提前创建）。 MySQL 查询到的数据格式示例如下： tb_subway_line_income 表中的数据: subway_line subway_line_income 地铁五号线 338649.5 地铁十一号线 126988.35 地铁二号线 146091.65 地铁四号线 117323.9 地铁一号线 306612.3 地铁七号线 93256.5 地铁三号线 275816.05 地铁九号线 78589.6 注意事项 1.任务完成后请点击"测评"按钮，验证统计结果是否正确，程序未通过的情况下，可以点击测试集查看具体问题； 2.此项目是Maven项目，pom.xml如下 <dependencies> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>${scala.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.11</version> </dependency> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId> <version>3.14</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.14</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.47</version> </dependency> </dependencies> 程序中已经导入了部分类，如果需要用到其他类请自行导入或自行编写pom.xml文件。 评测时间较长，请耐心等待一会 考核点说明 1.是否掌握对字符进行转换操作； 2.最后计算出的收益是否将原本以分为单位的交易金额转换成以元为单位。 2.是否将分析后的数据存入 szcard 数据库 tb_subway_line_income 表中。 测试说明 点击评测后，平台会对您提交代码进行测试验证，若测试结果与预期输出一致，则算通关。

接下来是筛选deal_type为地铁出站的数据。需要确认数据中的deal_type字段对应的值是什么。例如，用户的数据中deal_type可能用1表示地铁出站，或者其他标识符。这里用户明确指出是地铁出站，所以应该使用正确的过滤...

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