在尝试使用烧瓶My_previous_question多次失败之后，我决定换个方向使用破折号。

仅供参考-这是我第一次破折号，对于造成任何混乱，我们深表歉意。

我能够在线进行一些搜索，并且能够找到this_post，其中几乎包含了我的API所需的一切。 我将示例中的函数“ some_function”替换为我的函数：

def transform(df):
     #count the number of columns in the data frame
    col=len(df.columns)
    if col>3:
    #Transform a matrix to a vector
        df=df.set_index(df.columns[0]).stack().reset_index()
        df[['Date','level_1']]=df[['Date','level_1']].astype(str)
        df['dtime']=df['Date']+' '+df['level_1']
        df['dtime'] = pd.to_datetime(df['dtime'])
        df=df.drop(['Date','level_1'],axis=1)
        df.columns=['KW','dtime']
        df=df[['dtime','KW']]
        df=df.sort_values(by='dtime',ascending=False)
        df.reset_index(inplace=True,drop=True)
    #df.index = pd.to_datetime(df[df.columns[[0,1]]].astype(str).apply('-'.join,1))
    else:
        df.columns =(['dtime','kW'])
        df['dtime'] = pd.to_datetime(df['dtime'])
        df['dtime'] = pd.to_datetime(df['dtime'])
#find the interval by substracting the second date from the first one
    a = df.loc[0,'dtime']
    b = df.loc[1,'dtime']
    c = a - b
    minutes = c.total_seconds() / 60
    d=int(minutes) #d can be only 15,30 or 60
    #This function will create new row to the time series anytime when it finds gaps and will fill it with NaN or leave it blank.
    #df.drop_duplicates(keep='first') keeps the first value of duplicates
    if d==15:
        df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True)
        df= df.set_index('dtime').asfreq('-15T')
    elif d==30:
        df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True)
        df= df.set_index('dtime').asfreq('-30T')
    elif d==60:
        df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True)
        df= df.set_index('dtime').asfreq('-60T')
    else:
        None
    return df

脚本运行正常，没有任何错误，但是输出是奇怪的output。 我不确定自己在做什么错。

此外：

1。如何以excel格式导出文件

2.（来自示例）如果导入excel文件，函数（some_function）是否会遍历所有工作表？我问这个问题是因为我需要知道是否必须为我的函数创建一个迭代（转换）