主页 / 问题 / 1001558
Accepted
Евгений
Asked:2020-07-11 03:46:00 +0000 UTC2020-07-11 03:46:00 +0000 UTC

将一个excel列中的不同日期格式转换为日期时间

  • 772

亲爱的朋友们。我有一个非常“困难”的任务。我不知道如何解决它。

Excel中有一个日期列。列中的所有单元格都不同：日期、数字、文本等。每个牢房都被不同的人填满。一列中大约有 30 万个单元格（行）。

我正在使用 Pandas 将此文件加载到 Jupyter 中：

pd.read_excel('Test.xlsx',header=0,dtype = str)

我无法处理的任务：如何将每一行转换为一种数据类型Дата？如果无法转换，则将其保留为字符串。

更确切地说：

例如，在 Excel 中，一个单元格有一个数值43123转换为日期，那么它将是23.01.2018.

如何在 Python 中进行这样的转换？

对于所有回答的人，我将心底感激！

python

1 个回答

  1. Best Answer

    试试这样：

    import datetime as dt
import pandas as pd

def get_excel_date(col):
    res = pd.to_datetime(col, errors='coerce')
    mask = res.isna()
    res.loc[mask] = pd.to_timedelta(col[mask].astype('float'), unit='d') + dt.datetime(1899, 12, 30)
    return res

    In [20]: s = pd.Series(['2018-10-31 23:44:59.996000', '43123', '43511.65625',
                        '13.01.2010T12:12:12', '2019/07/10 23:59:59.123456'])

In [21]: get_excel_date(s)
Out[21]:
0   2018-10-31 23:44:59.996000
1   2018-01-23 00:00:00.000000
2   2019-02-15 15:45:00.000000
3   2010-01-13 12:12:12.000000
4   2019-07-10 23:59:59.123456
dtype: datetime64[ns]

    PS 为什么开发者用excel30.12.1899作为epoch的开始？

    • 4

相关问题