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Pandas读取Excel日期数据

小小明-代码实体 人气:6

异常描述

有时我们的Excel有一个调整过自定义格式的日期字段:

当我们用pandas读取时却是这样的效果:

不管如何指定参数都无效。

出现原因

没有使用系统内置的日期单元格格式,自定义格式没有对负数格式进行定义,pandas读取时无法识别出是日期格式,而是读取出单元格实际存储的数值。

解决方案:修改自定义格式

可以修改为系统内置的自定义格式:

或者在自定义格式上补充负数的定义:

增加;@即可

pandas直接解析Excel数值为日期

有时这种Excel很多,我们需要通过pandas批量读取,挨个人工修改Excel的自定义格式费时费力,下面我演示如何使用pandas直接解析这些数值成为日期格式。

excel中常规格式和日期格式的转换规则如下:

1900/1/1为起始日期,转换的数字是1,往后的每一天增加1

1900/1/2转换为数字是 2

1900/1/3转换为数字是 3

1900/1/4转换为数字是 4

以此类推

excel中时间转换规则如下:

在时间中的规则是把1天转换为数字是 1

每1小时就是 1/24

每1分钟就是 1/(24×60)=1/1440

每1秒钟就是 1/(24×60×60)=1/86400

根据Excel的日期存储规则,我们只需要以1900/1/1为基准日期,根据数值n偏移n-1天即可得到实际日期。不过还有个问题,Excel多存储了1900年2月29日这一天,而正常的日历是没有这一天的,而我们的日期又都是大于1900年的,所以应该偏移n-2天,干脆使用1899年12月30日作为基准,这样不需要作减法操作。

解析代码如下:

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Day

df = pd.read_excel("日期.xlsx")
basetime = pd.to_datetime("1899/12/30")
df.日期 = df.日期.apply(lambda x: basetime+Day(x))
df.日期 = df.日期.apply(lambda x: f"{x.month}月{x.day}日")
df.head()
 日期
06月8日
16月9日
26月10日
36月11日
46月12日

如果需要调用time的strftime方法,由于包含中文则需要设置locale:

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Day
import locale
locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, 'chinese')

df = pd.read_excel("日期.xlsx")
basetime = pd.to_datetime("1899/12/30")
df.日期 = df.日期.apply(lambda x: basetime+Day(x))
df.日期 = df.日期.dt.strftime('%Y年%m月%d日')
df.head()
 日期
02021年06月08日
12021年06月09日
22021年06月10日
32021年06月11日
42021年06月12日

总结 

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