如何使用破折号来运行 python function？

Question

在多次尝试使用 flask My_previous_question失败后，我决定采取另一个方向，使用破折号。

仅供参考-这是我第一次使用 dash，因此对任何混淆表示歉意。

我能够在网上进行一些搜索，并且能够找到this_post ，它几乎包含了我的 API 所需的一切。 我用我的 function 替换示例中的 function “some_function”：

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

该脚本运行良好，没有任何错误，但 output 很奇怪output 。 我不确定我做错了什么。

此外：

1.如何导出excel格式的文件

2.（来自示例）如果我导入 excel 文件，function (some_function) 是否会遍历所有工作表？ 我问这个是因为我需要知道是否必须为我的函数创建迭代（转换）