如何使用Python实现数据透视表、音频文件格式转换

 更新时间:2023年10月13日 09:20:51   作者:穿越前列线打造非凡yt  
这篇文章主要介绍了用Python实现数据透视表、音频文件格式转换,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

用Python实现数据透视表、音频文件格式转换

1.用Python实现数据透视表

import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
    # df = pd.read_excel('广告-资源位变现效率监测看板-1.xlsx', sheet_name='各业务在该资源位的明细数据')
    df = pd.read_excel('填充率分析-Q3.xlsx', sheet_name='库存底表')
    df = df.loc[df['dt'].str.startswith('2023-09-21')]
    # df = df.loc[df['dt'].str.startswith('2023-09-')]
    df = df.loc[df['资源位'] == '亮屏贴片']
    # df = df.loc[df['业务类型'] == '品牌广告']
    total = df['库存'].sum()
    print(total)

2.用Python实现音频文件格式转换

from pydub import AudioSegment
import os
def add_path():
    path = os.environ.get('PATH')
    path = path[:-1]
    # new_path = 'C:\\Program Files\\gs\\gs10.01.2\\bin;.'
    new_path = 'C:\\myPC\\tools\\ffmpeg\\bin;.'
    updated_path = path + new_path
    os.environ['PATH'] = updated_path
def convert_m4a_to_wav(input_file, output_file):
    audio = AudioSegment.from_file(input_file, format="m4a")
    audio.export(output_file, format="wav", parameters=["-ar", "16000"])
    print(f"Duration of {output_file}: {audio.duration_seconds} seconds")
    return audio.duration_seconds
if __name__ == '__main__':
    add_path()
    directory = "./M4A/"
    files = os.listdir(directory)
    total_seconds = 0.0
    for file in files:
        print("Processing ", file)
        file = file.replace(".m4a", "")
        total_seconds = total_seconds + convert_m4a_to_wav("./M4A/" + file + ".m4a", "./WAV/" + file + ".WAV")
    total_minutes = total_seconds / 60.0
    total_hours = total_minutes / 60.0
    print("Total: " + str(total_seconds) + " sec; ")
    print("Total: " + str(total_minutes) + " min; ")
    print("Total: " + str(total_hours) + " hour; ")

到此这篇关于用Python实现数据透视表、音频文件格式转换的文章就介绍到这了,更多相关Python数据透视表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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