datetime_to_excel_serial_date函数采用 datetime.datetime 类型的日期参数,并返回相应的 Excel 序列号。 我们使用日期时间模块将excel_base_date定义为 1 年 1900 月 <> 日。 接下来,我们使用增量变量计算目标日期和 Excel 基准日期之间的差异。 为了解释 Excel 的已知错误,即它错误地将
importdatetime# 将Python日期转换为Excel序列号defpython_to_excel_date(date):excel_date=date.toordinal()-datetime.datetime(1899,12,30).toordinal()returnexcel_date# 将Excel序列号转换为Python日期defexcel_to_python_date(excel_date):python_date=datetime.datetime.fromordinal(int(excel_date)+datetime.dateti...
Reference# 创建一个新的Excel工作簿wb=openpyxl.Workbook()ws=wb.active# 设置单元格A1的值为日期时间格式ws['A1']='2022-05-26 12:00:00'# 创建datetime格式样式date_style=NamedStyle(name='datetime',number_format='YYYY-MM
importdatetime excel_date=43989.41667dt=datetime.datetime.fromordinal(int(excel_date)+693594)formatted_date=dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(formatted_date) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这段代码中,我们首先将Excel中的日期时间数据"43989.41667"转换为整数形式,然后通过fromordinal()方法将其转换...
将数据保存到 Excel 中 write_column() 将数据保存到 Excel 中。 worksheet1.write_column(1, 0, df1.iloc[:, 0], format_datetime) worksheet1.write_column(1, 1, df1.iloc[:, 1], format_integer) worksheet1.write_column(1, 2, df1.iloc[:, 2], format_integer_separator) ...
import pandas as pd # 读取 Exceldf = pd.read_excel('sales.xlsx')# 数据清洗df = df[df['Amount'] > 0] #过滤负值df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])# 转换日期格式 #快速分析monthly_sales = df.groupby('Date').sum()['Amount'] # 保存结果monthly_sales.to_excel('monthly_report...
print(data['成立日期'].dtype)# 输出转换前该字段的类型# 转换字段类型为日期类型,或者说时间戳类型data['成立日期']=data['成立日期'].astype('datetime64[ns]')print(data['成立日期'].dtype)# 输出转换后该字段的类型# 输出值如下'''objectdatetime64[ns]''' ...
x = xlrd.xldate_as_datetime(table.row_values(i)[0],0) # y为表里的“领用时间” y = xlrd.xldate_as_datetime(table.row_values(i)[1],0) data_list = table.row_values(i) #把表里的'2015年12月11日'格式转换为'2015-12-11' data_list[0] = x.strftime('%Y-%m-%d') data_list[1]...
import datetime res=datetime.datetime.today()#取到今天的时间精确到时分秒 res1=datetime.date.today()#取今天的时间精确到年月日 print(res.date())#只取日期 print(res.time())#只取时间 print(res.strftime('%Y-%m-%d %H%M%S'))#格式化时间 ...
:, 0], format_datetime) worksheet2.write_column(1, 1, df2.iloc[:, 1], format_integer) ...