Pandas 如何将 Excel 样式的日期转换为 Python 日期时间对象？

使用 Pandas 转换 Excel 风格的日期

在数据解析的过程中，可能会遇到包含 Excel 风格的日期时间的 XML 文件格式，表示为十进制数。 Pandas 是一个用于 Python 的多功能数据操作库，提供了一个简单的解决方案，用于将这些数值转换为标准日期时间对象。

转换过程：

转换 Excel-使用 Pandas 将日期样式设置为日期时间对象，可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个来自 Excel 样式日期的 TimedeltaIndex： 使用 pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d')，根据日期的数字表示创建一个 TimedeltaIndex。
2. 将 TimedeltaIndex 添加到标量日期时间： 将 TimedeltaIndex 添加到表示参考点的标量日期时间。对于 Excel 样式的日期，此参考点是 1900-01-01。

代码示例：

import datetime as dt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': [42580.333333, 10023]})
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

此过程将转换数字日期到日期时间对象中，保留时区信息（如果有）。

其他注意：

根据 Excel 版本的不同，数字日期的参考点可能会有所不同。对于 1900 年 1 月 1 日之后发布的 Excel 版本，参考点是 1899 年 12 月 30 日（如提供的示例所示）。根据用于生成日期的 Excel 版本考虑适当的参考点非常重要。

以上是Pandas 如何将 Excel 样式的日期转换为 Python 日期时间对象？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！