首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将一列中的日期和另一列中的时间组合起来?

将一列中的日期和另一列中的时间组合起来,可以使用日期时间函数或字符串拼接来实现。

方法一:使用日期时间函数

  1. 假设日期列位于A列,时间列位于B列,要将它们组合到C列中。
  2. 在C1单元格中输入以下公式:=A1+B1
  3. 按下Enter键,C1单元格将显示日期和时间的组合结果。
  4. 将C1单元格的公式拖动或填充到需要组合的所有单元格。

方法二:使用字符串拼接

  1. 假设日期列位于A列,时间列位于B列,要将它们组合到C列中。
  2. 在C1单元格中输入以下公式:=TEXT(A1,"yyyy-mm-dd")&" "&TEXT(B1,"hh:mm:ss")
  3. 按下Enter键,C1单元格将显示日期和时间的组合结果。
  4. 将C1单元格的公式拖动或填充到需要组合的所有单元格。

以上两种方法都可以将日期和时间组合起来,选择其中一种方法即可。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 如何在图数据库中训练图卷积网络模型

    典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效,例如面部识别,手写识别,对象检测,在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是,在某些使用情况下,当v(i)与v(i)之间的关系不仅仅可以由数据点v(i)的特征确定,还可以由其他数据点v(j)的特征确定。j)给出。例如,期刊论文的主题(例如计算机科学,物理学或生物学)可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面,在预测论文主题时,论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中,我们不仅知道每个单独数据点的特征(词频),而且还知道数据点之间的关系(引文关系)。那么,如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢?

    01

    数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

    Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:

    02
    领券