python使用pandas处理dataFrame

Question

原有DataFrame为

想使用groupby按照名称和date对DataFrame分组，并按照datetime由大到小排序。计算相同名称和date下的datetimestamp前后差值，前后名称或date不一致的用0代替差值.

期望结果：

Answer 1

按照题主提供的图片，默认日期格式为excel日期格式YYYY/MM/DD等，要求位置单元格居右（而如果以str属性读取，内容会单元格居左）
我觉得你的文件可能还有后续的分析任务，所以建议结果文件中日期格式的处理在excel中操作比较好，如果没有后续工作了或者对格式的要求无所谓，或者在python中可以确定能对应好格式的，可以读取属性改为str或其他方式处理（比如pandas的to datetime,不过我也不会目前）
参考如下

import pandas as pd

excel_file = 'D:/PycharmProjects/pythonProject/datetime.xlsx'  # 读取文件路径
result_file = 'D:/PycharmProjects/pythonProject/result.xlsx'  # 保存文件路径

# 取代groupby，用sort_values即可，False为降序，先后顺序为['名称', 'date', 'datetime']
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='datetime').sort_values(by=['名称', 'date', 'datetime'], ascending=[False, False, False])
df['时间差'] = 0  # 新建列‘时间差’，每行默认填充0
for row in range(1, df.shape[0]):  # 从head下面的第二行内容开始遍历
    if df.iloc[row, 0] == df.iloc[row-1, 0] and df.iloc[row, 1] == df.iloc[row-1, 1]:  # 如果上一行名称及日期等于本行名称及日期
        df.iloc[row, 4] = df.iloc[row-1, 3] - df.iloc[row, 3]  # 时间差运算，赋值给对应的时间差列

df.to_excel(result_file, sheet_name='result', index=False)  # 导出结果文件，sheet为‘result’