变成类似: df1 = pd.read_excel(file, dtypes= {'COLUMN': datetime}) 代码没有错误,但在我的示例中, COLUMN 仍然是 int64 的数据类型—调用 print(df1['COLUMN'].dtype) 我尝试使用 np.datetime64 而不是 datetime 。我也尝试过使用 converters= 而不是 dtypes= 但无济于事。这可能有点挑剔,但在我的...
这会导致Pandas无法正确解析日期。解决方法是在读取Excel文件时,通过指定dtype参数将日期列的数据类型设置为日期类型,例如使用pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'date_column': 'datetime64[ns]'})来将日期列的数据类型设置为日期。 日期数据缺失或错误:Excel文件中的日期数据可能存在缺失或错误的情况,例如存在空...
dtype : Type name or dict of column -> type, default NoneData type for data or columns. E.g. {'a': np.float64, 'b': np.int32} Use `object` to preserve data as stored in Excel and not interpret dtype. If converters are specified, they will be applied INSTEAD of dtype conversion...
importpandas as pd#skiprows=3 表示跳过上面的3行后再读取#usecols="C:F" 表示读取excel里C到F的列,如果时要跳着选择列可以写成:usecols="C,D,E,F"books= pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str})print(books.head()) 一、...
excel表的数据情况如下:下面数据区域的左边和上边都是空,这会导致我们读取近pathon里时,结构不是我们要的,需要用到skiprow和usecols来控制我们想要读取的区域 整合: import pandas as pd from datetime import date,timedelta books = pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID...
read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, ver...
Date运算之二 --- pandas中的日期运算 日期获取 pandas读取excel文件时指定列的格式 importpandasaspd file_name ='RB30A1.xlsx'jsh_list =pd.read_excel(file_name, dtype={'交易编号':str,'交易日期':'datetime64'},header =2) dt.strftime 获取年月日字符型数据...
默认为False,表示不自动解析日期。 dtype:要将数据解析为的Python数据类型。默认为None,表示使用最佳类型推断。 engine:用于读取Excel文件的引擎。默认为openpyxl,但也可以使用xlrd等其他引擎。 示例代码: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=...
pandas.read_excel(io , sheet_name=0 , header=0 , names=None , index_col=None , usecols=None , squeeze=False , dtype=None , engine=None , converters=None , true_values=None , false_values=None ,skiprows=None , nrows=None , na_values=None ...
我试图用pandas在python中读取excel文件,我的电话号码被错误地转换为日期,这导致它们“超出限制”并导致单元格数据错误。我试过用 pd.read_excel('file_name.xlsx', dtype=str) 和/或 pd.read_excel('file_name.xlsx', converters={'DID':str}) # Where DID is the phone number column 这两种情况都会对...