更新 html的解析中 对于 cell 的解析，excel的处理中对于cell 的解析。以及温度处理中 对于 数据的处理增加 时间戳的换算。

tempReportProcess/tempReportProcess_V1.py

@@ -27,10 +27,10 @@ class TemperatureDataAnalyzer:
             # 常见中文字体候选（跨平台）
             candidates = [
                 "Microsoft YaHei", "Microsoft YaHei UI",  # Windows
-                "SimHei", "SimSun",                      # Windows（黑体/宋体）
-                "PingFang SC", "Heiti SC",               # macOS
+                "SimHei", "SimSun",  # Windows（黑体/宋体）
+                "PingFang SC", "Heiti SC",  # macOS
                 "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans SC", "WenQuanYi Micro Hei",  # Linux
-                "Arial Unicode MS"                       # 覆盖广的 Unicode 字体
+                "Arial Unicode MS"  # 覆盖广的 Unicode 字体
             ]
             available = {f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist}
             for name in candidates:
@@ -60,7 +60,7 @@ class TemperatureDataAnalyzer:
         return True
 
     def load_and_process_data(self):
-        """加载和处理数据"""
+        """加载和处理数据，并保存带时间戳的新文件"""
         try:
             # 读取CSV文件，无表头
             self.data = pd.read_csv(self.file_path, header=None)
@@ -71,6 +71,19 @@ class TemperatureDataAnalyzer:
             # 转换时间戳格式（文本例如：10/29/2025 2:20:41 PM）
             self.data['datetime'] = pd.to_datetime(self.data['timestamp'], format='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
 
+            # 将转换后的datetime对象存储到D列（原数据只有3列，所以新增第4列）
+            self.data['converted_timestamp'] = self.data['datetime']
+
+
+            # 新增第5列：存储转换后的时间戳（ UTC的时间戳，精确到ms）
+            # self.data['utc_timestamp_ms'] = (self.data['datetime'].astype('int64') // 10**6)
+            self.data['utc_timestamp_ms'] = (self.data['datetime'].astype('int64') // 10**9)
+
+
+
+            # 保存带时间戳的新CSV文件
+            self._save_csv_with_timestamp()
+
             # 提取处理后的数据
             self.timestamps = self.data['datetime']
             self.temperatures = self.data['temperature']
@@ -83,6 +96,28 @@ class TemperatureDataAnalyzer:
             print(f"数据处理错误: {e}")
             return False
 
+    def _save_csv_with_timestamp(self):
+        """保存带时间戳的新CSV文件"""
+        try:
+            # 生成新文件名（原文件名+时间戳）
+            base_filename = os.path.splitext(os.path.basename(self.file_path))[0]
+            timestamp_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+            output_filename = f"{base_filename}_with_timestamp_{timestamp_str}.csv"
+            output_dir = os.path.dirname(self.file_path)
+            output_path = os.path.join(output_dir, output_filename)
+
+            # # 选择需要保存的列：原始三列 + 转换后的时间戳列
+            # columns_to_save = ['timestamp', 'temperature', 'status', 'converted_timestamp']
+            # 选择需要保存的列：原始三列 + 转换后的时间戳列 + 格式化时间戳列
+            columns_to_save = ['timestamp', 'temperature', 'status', 'converted_timestamp', 'utc_timestamp_ms']
+            
+            self.data[columns_to_save].to_csv(output_path, index=False, header=False)
+
+            print(f"已保存带时间戳的新CSV文件: {output_path}")
+
+        except Exception as e:
+            print(f"保存带时间戳CSV文件时出错: {e}")
+
     def create_scatter_plots(self):
         """创建散点图"""
         fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))