如何在Excel或Python中按时间列条件对指定数值列进行分组求和

• 先提取时间列的小时值：假设time列为A列，number列为B列，在空白列C2单元格输入公式=HOUR(A2)，下拉填充所有行，即可得到每行记录对应的小时数值（0点返回0，2点返回2）。
• 按小时分组求和有两种常用方式：
  1. SUMIF函数法：在D列列出需要统计的小时对应区间文本（如00:00 am - 00:59 am），E2单元格输入公式=SUMIF(C:C,LEFT(D2,2)*1,B:B)，下拉后即可得到所有区间的求和结果。
  2. 数据透视表法：选中全量数据，点击「插入」-「数据透视表」，将time字段拖入行区域，number字段拖入值区域，值汇总方式选择「求和」，右键行区域的任意时间项选择「组合」，步长勾选「小时」，即可直接生成按小时区间分组的求和结果。

依赖pandas库操作，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取数据，自动转换time列为时间格式
df = pd.read_excel("你的文件路径.xlsx", parse_dates=["time"])

# 按小时分组对number求和
sum_result = df.groupby(df["time"].dt.hour)["number"].sum().reset_index()

# 生成指定格式的时间区间列
sum_result["时间区间"] = sum_result["time"].apply(lambda x: f"{x:02d}:00 am - {x:02d}:59 am")

# 输出需要的列顺序
sum_result = sum_result[["时间区间", "number"]]
print(sum_result)

运行后输出的sum_result即为按指定区间分组求和的结果。

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