1. 使用 parse_dates 参数 import pandas as pd# 指定某一列为日期格式（支持列名或列索引）df = pd.read_excel('file.xlsx', parse_dates=['日期列名']) # 按列名# 或df = pd.read_excel('file.xlsx', parse_dates=[0]) # 按列索引（例如第1列）需要注意的是该参数要求是 列表|字典|布尔值...
第一种情况不用传date_parser参数,Python会自动解析,第二种则需要手动传入。 importpandas as pd df=pd.read_excel('pandas_excel_parse.xlsx', )print(df.dtypes) 1、parse_dates=True 尝试将格式解析成日期格式,解析不成功也不会出错,只按原格式输出 importpandas as pd df=pd.read_excel('pandas_excel_p...
为此,我编写了以下调试代码: importpandasaspddeflog_dataframe_info(df):print("DataFrame Info:")print(df.info())print("First 5 Rows:")print(df.head())# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel('data.xlsx',parse_dates=['date_column'])log_dataframe_info(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9...
close_px_all = pd.read_csv('d:/data/stock_px.csv', parse_dates=True, index_col=0) close_px = close_px_all[['AAPL', 'MSFT', 'XOM']] close_px = close_px.resample('B', fill_method='ffill').ffill() close_px.info() close_px['AAPL'].plot() close_px.ix['2009'].plot()...
pandas.read_excel(‘filename.xlsx’, parse_dates=[‘date_column’])问题4:Excel文件中存在大量数据导致内存不足错误信息:MemoryError: Unable to allocate x bytes for a 2D array.解决方案:如果您的Excel文件中包含大量数据,可能会导致内存不足。在这种情况下,您可以尝试使用pandas的chunksize参数来分块读取...
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,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None...
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, verbose=True, parse_dates=False, date_parser=None, ...
df=pd.read_excel('pandas_excel_parse.xlsx', sheet_name=2, )print(df.dtypes) excel中日期列是文本类型,可以看到直接利用parse_dates并没有尝试将其解析为日期格式: importpandas as pd df=pd.read_excel('pandas_excel_parse.xlsx', sheet_name=2, ...
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=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=None, mangle_dupe_cols=True, storage_options: 'StorageOptions...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=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=None...