加入标红的print(df.loc[26]),输出结果如下，时间差为5天，符合设想
如果将print(df.loc[26])函数去掉，结果就变了，这个是为啥？
import os.path
import pandas as pd
import time
def get_all_excel(dir): # 定义一个函数，函数名称get_all_excel，需要传入一个目录地址
"""将文件夹中所有excel文件合并成一个DataFrame，并返回"""
filename_list = []
for root, dirs, files in os.walk(dir): # 遍历目录，获取文件名称，目录地址
# print(root, dirs, files)
for file in files:
if file.endswith('xlsx'):
# print(root+'/'+file )
filename_list.append(root + '/' + file) # 将excel拼接成完成的地址，并加入到路径列表中
dr = pd.DataFrame()
for filename in filename_list: # 遍历excel路径列表，将其合并成一个DataFrame
df1 = pd.read_excel(filename) # 读取excel
dr = dr.append(df1, ignore_index=True) # 将excel拼接到DataFrame里面，并按照新的索引
return dr
def del_colunms(df):
"""删除掉不用的列"""
del df['告警ID']
del df['业务系统']
del df['资源IP']
del df['告警信息']
del df['告警状态']
del df['恢复来源']
del df['处理状态']
del df['资源组']
del df['指标名称']
del df['接收人']
del df['通知状态']
del df['最近一次调度结果']
del df['已新建疑似故障']
del df['调度历史']
del df['产生原因']
del df['处理记录']
del df['关闭时间']
del df['响应用户']
del df['响应时间']
del df['关闭用户']
del df['处于维护期']
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True) # 删除空列
def calculat_time(df):
"""计算最后告警时间和开始告警时间之间的差值"""
df['首次告警时间'] = pd.to_datetime(df['首次告警时间']) # 转换为时间类型
df['最后告警时间'] = pd.to_datetime(df['最后告警时间'])
if '时间差' in list(df): # 返回df的columns标签列表，查询‘时间差’是否在列表里面，如果在里面，删除掉重新插入，如果不在里面，直接建立‘时间差’列
del df['时间差']
df.insert(3, column='时间差', value=pd.Timedelta('0 hours')) # 插入一个列，作为后面两个时间计算值的承载
else:
df.insert(3, column='时间差', value=pd.Timedelta('0 hours')) # 插入一个列，作为后面两个时间计算值的承载
def clear_data(df):
"""数据清理，将不需要的数据清理掉"""
row_indexs = []
for row_index, row in df.iterrows():
if '0天0时' in row['持续时间'] or 'MV' not in row['资源名称'] or '紧急' not in row['告警级别'] or \
'0天1时' in row['持续时间'] or '0天2时' in row['持续时间'] or '0天3时' in row['持续时间']: # 将持续时间里面小于1小时的筛选出来
row_indexs.append(row_index)
df.drop(row_indexs, inplace=True) # 删除不需要的数据
df.index = range(0, len(df)) # 重新建立索引
def calau_data(df):
"""接受一个DataFrame，返回前一天的告警信息的索引，"""
current_time = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()) # 返回当天的时间
end_data = pd.Timestamp(current_time) # 根据当天时间生产当天0点的时间类
start_data = pd.Timestamp(current_time) - pd.Timedelta('1 days') # 根据当天时间生产当天0点的时间类
indexs = [] # 定义一个空列表
for start_row, start_time in df['首次告警时间'].items():
for end_row, end_time in df['最后告警时间'].items():
if end_time > start_data and start_time < end_data and start_row == end_row:
indexs.append(start_row)
for i in indexs:
standing = end_data - df['首次告警时间'].at[i] # 计算出来持续时间
if standing.days == 0:
print(standing)
# df.loc[:, '时间差'].at[i] = f'{standing.hours}小时'
else:
df.loc[:, '时间差'].at[i] = f'{standing.days}天'
return indexs
if __name__ == '__main__':
adder = 'C:/Users/Hp/Desktop/daliy_report'
output_excel = 'daliy_result.xlsx' # 生成excel的地址
df = get_all_excel(adder) # 将文件夹中的excel文件合并成一个DataFrame
del_colunms(df) # 删除掉不需要的列
clear_data(df) # 数据清理
# df = pd.read_excel('daliy_report.xlsx')
s = input('请输入需要统计几天的日报：') # 输入需要统计前几天的记录
s = int(s)
df['首次告警时间'] = pd.to_datetime(df['首次告警时间']) # 将列转换为时间类型
df['最后告警时间'] = pd.to_datetime(df['最后告警时间'])
df.insert(3, column='时间差', value='0') # 插入一个名称为时间差的列，value为字符串0
if s == 1:
indexs = calau_data(df) # 输出前一条的记录
df.loc[indexs].to_excel(output_excel) # 输出excel表格
elif s > 1:
i = 0
pd.DataFrame().to_excel(output_excel) # 创建一个空excel表
while i < s:
current_time = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()) # 当天的日期
end_data = pd.Timestamp(current_time) - pd.Timedelta(f'{i} days') # 输出前一天的日期
start_data = pd.Timestamp(current_time) - pd.Timedelta(f'{i + 1} days')
sheet_names = str(start_data.strftime('%Y%m%d')) # excel表中sheet的名称
indexs = []
# 筛选出来符合条件的记录的索引
for start_row, start_time in df['首次告警时间'].items():
for end_row, end_time in df['最后告警时间'].items():
if end_time > start_data and start_time < end_data and start_row == end_row:
indexs.append(start_row)
i += 1
# 如果索引存在，计算中断持续时间
if indexs:
# print(indexs)
for n in indexs: # 遍历索引，计算出来每行的记录的中断持续时间，赋值给时间差那一列
standing = end_data - df.at[n,'首次告警时间'] # 计算出来中断持续时间
if standing.days == 0: # 如果中断持续时间小于1天
standing = str(standing) # 将时间类型转成字符串
if standing[7] == '0': # 如果小于10小时
df.at[n,'时间差'] = f'{standing[8]}小时'
else: # 如果大于10小时
df.at[n,'时间差'] = f'{standing[7]}{standing[8]}小时'
else: # 如果大于1天，获取中断持续时间中的days属性
df.at[n,'时间差'] = f'{standing.days}天'
print(df.loc[26])
with pd.ExcelWriter(output_excel, mode='a') as w: # 将刷选出来的数据写入前面创建的空excel sheet为日期
df.loc[indexs].to_excel(w, sheet_name=sheet_names)
print(df.loc[26])
else:
print("统计日期输入错误")
