Python 使用pandas从excel中的给定日期列计算月和周，并附加到同一工作表中的另一列

我正在使用pandas程序，在该程序中，我从其他excel工作表中获取行，并将它们附加到主文件中：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

#reading all three ticket excel sheets
df1 = pd.read_excel("sheet a.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sheet b.xlsx")
df3 = pd.read_excel("sheet c.xlsx")

#Creating Panadas Excel writer using xlsxwriter as engine
writer = pd.ExcelWriter(r"main_excel.xlsx", engine = "openpyxl")

writer.book = load_workbook(r"main_excel.xlsx")
sheets = writer.book.sheetnames 
reader1 = pd.read_excel(r"main_excel.xlsx", "sheet a") 
reader2 = pd.read_excel(r"main_excel.xlsx", "sheet b") 
reader3 = pd.read_excel(r"main_excel.xlsx", "sheet c")  

df1.to_excel(writer, sheet_name =sheets[0], index = False, header = False,startrow=len(reader1)+1) 
df2.to_excel(writer, sheet_name =sheets[2], index = False, header = False,startrow=len(reader2)+1) 
df3.to_excel(writer, sheet_name =sheets[4], index = False, header = False,startrow=len(reader3)+1)  

writer.save() 
writer.close()

将数据写入excel文件后，我必须根据数据中的日期计算月份和周数，并填写缺失的列

每周都会追加数据，因此我希望将数据追加到预先存在的列中

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有没有办法不用在excel表格中写公式就可以做到这一点？通过在程序中对其进行编码？

您可以使用以下代码转换日期列：

df['Opened'] = pd.to_datetime(df['Opened'])

然后，您可以使用以下命令获取其他列：

df['Month'] = df['Opened'].dt.month_name()
df['Week'] = df['Opened'].dt.week

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这是可行的，但是我如何在不覆盖的情况下将其附加到列中？如果您不想覆盖月份和年份列中已经存在的内容，请使用筛选器将其删除。您可以执行

df2=df.loc[df['Month'].isna（）]

，

df=df.loc[~df['Month'].isna（）]

将它们分开，然后

df=pd.concat（[df，df2]）

。您可以在concat之前将答案中的代码应用于df2。