Wie können Pandas Daten im Excel-Stil effizient in DateTime-Objekte konvertieren?

Konvertieren von Datumsangaben im Excel-Stil mit Pandas

Viele Datenquellen, einschließlich XML-Dateien, können Daten im Datumsformat im Excel-Stil speichern, dargestellt als Gleitkommazahlen. Diese Zahlen stellen die Anzahl der Tage seit einem bestimmten Basisdatum dar, typischerweise entweder dem 1. Januar 1900 oder dem 30. Dezember 1899. Die Konvertierung dieser Zahlen in reguläre Datetime-Objekte kann eine häufige Herausforderung sein.

Pandas Datetime Konvertierung

Pandas bietet eine leistungsstarke Lösung zum Konvertieren von Datumsangaben im Excel-Stil. Mithilfe der Methoden pandas.TimedeltaIndex und pandas.DataFrame können Sie diese Zahlen nahtlos in lesbare Datums-/Uhrzeitwerte umwandeln.

Implementierung

Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht den Konvertierungsprozess :

import datetime as dt
import pandas as pd

# Create a DataFrame with an 'date' column containing Excel style dates
df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]})

# Construct a TimedeltaIndex from the dates and add it to a datetime object
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

In diesem Beispiel wird der TimedeltaIndex mithilfe des Parameters unit='d' erstellt. was darauf hinweist, dass die Zahlen Tage darstellen. Das Standardbasisdatum ist der 1. Januar 1900.

Zusätzliche Überlegungen

Einige Excel-Anwendungen verwenden möglicherweise ein anderes Basisdatum, z. B. den 30. Dezember 1899. In solchen Fällen , können Sie das gewünschte Basisdatum im datetime-Konstruktor angeben.

# Specify base date as December 30, 1899
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1899, 12, 30)

Durch die Verwendung des Pandas-Datums Mit den Bearbeitungsfunktionen können Sie Datumsangaben im Excel-Stil effizient und genau in Datums-/Uhrzeitobjekte zur weiteren Datenanalyse und -verarbeitung konvertieren.

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