1)卸载当前版本的xlrd模块,安装早于1.2.0的版本; 2)将xlsx格式的excel文件另存为xls格式。 二 利用xldate处理日期 有关excel中日期格式的单元格 1)实际上以浮点数的形式存储在单元格中,并不存在“日期”的数据类型; 2)存在一个时间基准(datemode),不同的时间基准加上浮点数得到的实际日期不同。在一些函数的参...
if pd.api.types.is_numeric_dtype(df['申请日期']): df['申请日期'] = df['申请日期'].apply(convert_excel_date) else: # 如果日期列包含混合格式(部分是数字,部分是日期) df['申请日期'] = pd.to_datetime(df['申请日期'], errors='coerce').fillna( df['申请日期'][df['申请日期'].apply(...
这通常是因为Excel将日期存储为从某个基准日期(通常是1900年1月1日或1904年1月1日)开始的天数。为了解决这个问题,我们需要确保在写入Excel时正确设置单元格的格式。 1. 识别问题原因 当使用Python库(如openpyxl或pandas)写入Excel时,如果未指定单元格格式为日期,Excel可能会默认将其视为数字。 2. 处理Excel日期格式...
print("Excel日期5位数字为:{:05d}".format(excel_date)) 1. 上述代码中的{:05d}表示输出一个5位数,不足5位的用0进行填充。 4. 代码注释解释 下面是步骤3和步骤4中使用的代码的注释解释: base_date=datetime(1900,1,1)# Excel日期的基准日期delta=date_obj-base_date# 计算输入日期与基准日期的差值exce...
python 读取execl 日期是数字或者字符串的处理 使用Python中的pandas库可以方便地读取Excel文件,并处理包含日期的列,无论日期是以数字还是字符串的形式存在。 以下是一个简单的例子,演示如何读取Excel文件,处理日期列: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 importpandas as pd...
Python读取Excel,里面如果是日期,直接读出来是float类型,无法直接使用。 通过判断读取表格的数据类型ctype,进一步处理。 返回的单元格内容的类型有5种: ctype: 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error ctype =sheet1.cell(iRow,iCol).ctype ...
Python读取Excel,里面如果是日期,直接读出来是float类型,无法直接使用。 通过判断读取表格的数据类型ctype,进一步处理。 返回的单元格内容的类型有5种: ctype: 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error ctype =sheet1.cell(iRow,iCol).ctype ...
定义好这个“数字转日期”的函数之后,就可以应用到我的程序里了。我读取的Excel是dataframe格式,日期是一列,都要处理: data.loc[:,'上线时间']=data['上线时间'].apply(xldate_as_datetime) data.loc[:,'下线时间']=data['下线时间'].apply(xldate_as_datetime) ...
Pandas_实现数字顺序填充、指定值交替填充、日期顺序填充(按日、月、年) 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 ...