在python的pandas库中,read_excel函数用于读取Excel文件。当Excel文件中包含日期数据时,可以使用pandas的to_datetime函数将日期数据转换为pandas的日期时间格式。 具体的转换步骤如下: 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件,将数据存储在一个DataFrame对象中。
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') # 确定日期列的列名或索引 date_column = '日期列名' # 或者 date_column_index = 列索引 # 将日期列转换为日期时间格式 df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column]) # 对日期列进行操作和分析 # ...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,*,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=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,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=<no_default>...
df=pd.read_excel("日期.xlsx") basetime=pd.to_datetime("1899/12/30") df.日期=df.日期.apply(lambdax:basetime+Day(x)) df.日期=df.日期.apply(lambdax:f"{x.month}月{x.day}日") df.head() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 日期 如果需要调用time的strftime方法,由于包含中文则需要设置lo...
其实pandas是用来数据分析的, 时间得转换成特定的计算机能识别的格式, 计算机才可以帮我们识别分析, 如果以文本来存储, 占用内存资源大不说, 计算机也无法分析识别, 反过来说, 如果仅仅只是将时间保存为文本格式, 用excel也行呀, 用pandas有点大材小用的感觉...
data = pd.read_excel('美元人民币.xlsx', sheet_name='HistoryExchangeReport') data = data[['日期', '比率']] 图一 平时处理的日期格式通常是yyyymmdd,或是yyyy-mm-dd。Excel没法简单地实现。在网上查python,也没有很好的办法,只能自己冥思苦想了一天有余,终于让我找到解决之道。一共用了6句语句,就...
在Python的数据分析库pandas中,read_excel函数是用于从Excel文件中读取数据的强大工具。通过使用这个函数,用户可以从Excel文件(如.xlsx或.xls格式)中读取数据,并将其转换为DataFrame对象,以便进行进一步的数据处理和分析。read_excel函数的基本语法如下: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=Non...
④ parse_dates={“日期”:[1,2,3]} df8 = pd.read_excel("parse_dates.xlsx",sheet_name="Sheet2",parse_dates={"日期":[1,2,3]})df8 结果如下: 7)date_parser参数 含义:利用lambda函数,将某个字符串列,解析为日期格式; 一般是配合parse_dates参数,一起使用; ...
pd.read_excel(r’F:\data\aa.xlsx’) sheet_name 这个参数是指定excel表格的第几个sheet表,不指定默认是第一个sheet,对应的值是0,如果需要打开第二个sheet,可以将sheet_name=1,如果你的sheet自定义了名字,则把数字换成你名字即可; header 这个参数是为了解决是否将前面的表头读入数据表中,如果header = 2,...
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 ...