python excel 读取 日期 日变成数字 加.0

时间: 2023-08-10 15:00:33 AIGC 浏览: 318
在Python中使用pandas库读取Excel文件时,日期格式的数据可能会被当做浮点数处理,而且在显示时会出现小数点和0的情况。 这是由于Excel中的日期被保存为序列号,在Python中读取时会以浮点数的形式展示。为了将日期正确地显示为日期格式,我们可以使用pandas中的to_datetime()函数。 首先,我们需要导入pandas库并读取Excel文件: ``` import pandas as pd # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('文件路径.xlsx') ``` 接下来,我们可以使用to_datetime()函数将日期列转换为日期格式: ``` # 将日期列转换为日期格式 data['日期列'] = pd.to_datetime(data['日期列'], format='%Y-%m-%d') ``` 在上述代码中,将"日期列"替换为你在Excel中存储日期的列的名称。format='%Y-%m-%d'是日期的格式,根据你的实际情况进行调整。 通过上述代码,我们将日期列成功地转换为日期格式,而不再显示小数点和0。 最后,如果你想将修改后的数据保存到新的Excel文件中,可以使用to_excel()函数: ``` # 将修改后的数据保存到新的Excel文件 data.to_excel('新文件路径.xlsx', index=False) ``` 将"新文件路径"替换为你想要保存的新文件的路径和名称。 通过以上的处理,我们可以成功解决Python中读取Excel日期日变成数字加.0的问题。
相关问题

python pandas 读取Excel 时间变成数字

在读取Excel文件时,如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式,那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式,你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤: 1. 读取Excel文件,将数据存储在一个DataFrame中: ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') ``` 2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式: ```python df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s') # 如果是Unix时间戳 # 或者 df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 如果是字符串格式 ``` 在上面的代码中,`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据,第二个参数是时间的格式或单位(如果是Unix时间戳)。在本例中,我们使用的是Unix时间戳,因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。 3. 现在,时间列已经被转换为日期时间格式,可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作: ```python df['hour'] = df['time'].dt.hour # 获取小时数 df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name # 获取星期几 ``` 以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。

python读取excel时为什么吧0变成1了

可能是因为在Excel中将这些数字格式化为文本或日期格式。读取时,Python可能会自动将这些格式化数字转换为数字类型,从而导致0变成了1。 你可以尝试在读取Excel文件时指定数据类型为文本类型,以避免这种情况的发生。例如,使用pandas库读取Excel文件时,可以使用dtype参数指定每列的数据类型,如下所示: ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'column_name': str}) ``` 这将把名为"column_name"的列的数据类型设置为字符串类型。你可以根据需要设置其他列的数据类型。
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