Python?Pandas讀取Excel日期數據的異常處理怎么辦

小編給大家分享一下Python Pandas讀取Excel日期數據的異常處理怎么辦，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

異常描述

有時我們的Excel有一個調整過自定義格式的日期字段：

當我們用pandas讀取時卻是這樣的效果：

不管如何指定參數都無效。

出現原因

沒有使用系統內置的日期單元格格式，自定義格式沒有對負數格式進行定義，pandas讀取時無法識別出是日期格式，而是讀取出單元格實際存儲的數值。

解決方案：修改自定義格式

可以修改為系統內置的自定義格式：

或者在自定義格式上補充負數的定義：

增加;@即可

pandas直接解析Excel數值為日期

有時這種Excel很多，我們需要通過pandas批量讀取，挨個人工修改Excel的自定義格式費時費力，下面我演示如何使用pandas直接解析這些數值成為日期格式。

excel中常規格式和日期格式的轉換規則如下：

1900/1/1為起始日期，轉換的數字是1，往后的每一天增加1

1900/1/2轉換為數字是 2

1900/1/3轉換為數字是 3

1900/1/4轉換為數字是 4

以此類推

excel中時間轉換規則如下：

在時間中的規則是把1天轉換為數字是 1

每1小時就是 1/24

每1分鐘就是 1/(24×60)=1/1440

每1秒鐘就是 1/(24×60×60)=1/86400

根據Excel的日期存儲規則，我們只需要以1900/1/1為基準日期，根據數值n偏移n-1天即可得到實際日期。不過還有個問題，Excel多存儲了1900年2月29日這一天，而正常的日歷是沒有這一天的，而我們的日期又都是大于1900年的，所以應該偏移n-2天，干脆使用1899年12月30日作為基準，這樣不需要作減法操作。

解析代碼如下：

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Day

df = pd.read_excel("日期.xlsx")
basetime = pd.to_datetime("1899/12/30")
df.日期 = df.日期.apply(lambda x: basetime+Day(x))
df.日期 = df.日期.apply(lambda x: f"{x.month}月{x.day}日")
df.head()

如果需要調用time的strftime方法，由于包含中文則需要設置locale：

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Day
import locale
locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, 'chinese')

df = pd.read_excel("日期.xlsx")
basetime = pd.to_datetime("1899/12/30")
df.日期 = df.日期.apply(lambda x: basetime+Day(x))
df.日期 = df.日期.dt.strftime('%Y年%m月%d日')
df.head()

看完了這篇文章，相信你對“Python Pandas讀取Excel日期數據的異常處理怎么辦”有了一定的了解，如果想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！