按时间段多条件求和的公式

ericxzhou

Python+Pandas:
import pandas as pd

df = pd.read_excel('pandas exercise/sample425.xlsx')
df['时间'] = pd.to_datetime(df['发货日期'].astype(str) + ' ' + df['时间'].astype(str))
df = df.set_index('时间')
df1 = df.between_time('0:00', '8:00', inclusive='left')
df1.loc[:, '发货日期'] = (df1['发货日期'] - pd.Timedelta(1, 'h')).dt.strftime('%Y-%m-%d')
df2 = df.between_time('8:00', '0:00', inclusive='left')
df = pd.concat([df1, df2])
df3 = df.groupby(['强度', '发货日期']).agg({'方量': sum, '车次': 'count'}).unstack().swaplevel(0, 1, axis=1).sort_index(axis=1)
df3

fanion

你是那块小饼干 发表于 2024-9-8 11:21

公式可以完美运行，多谢帮助！

1786024734

原附件，【累计方量】和【车次】通用：

1. =SUM((数据库!$H$2:$H$402=$B7)*(INT(数据库!$E$2:$E$402+数据库!$F$2:$F$402-"7:59:59")=LOOKUP(9^9,$C$5:C$5))*INDEX(数据库!$J$2:$K$402,,MATCH(RIGHT(C$6,2),数据库!$J$1:$K$1,)))

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增加【白班】和【夜班】，参考格式与公式（通用）：

1. =SUM((数据库!$H$2:$H$402=$B8)*(INT(数据库!$E$2:$E$402+数据库!$F$2:$F$402-"7:59:59")=LOOKUP(9^9,$C$5:C$5))*(TEXT(0.5-MOD(数据库!$E$2:$E$402+数据库!$F$2:$F$402-"7:59:59",1),"白班;夜班")=C$7)*INDEX(数据库!$J$2:$K$402,,MATCH(RIGHT(LOOKUP("々",$C$6:C$6),2),数据库!$J$1:$K$1,)))

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