pd.read_excel读取Excel时间数据变成了年月日小时怎么办

可以通过指定日期列的格式来将时间数据转换为指定格式。例如，如果时间数据在Excel中的格式为“年-月-日 时:分:秒”，可以使用以下代码将其读取为Python中的日期时间格式，并将其转换为“年-月-日”格式：

import pandas as pd

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将时间数据转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 将日期时间格式转换为年-月-日格式
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

在上面的代码中，`pd.to_datetime()`函数可以将指定列的数据转换为日期时间格式，`format`参数用于指定Excel中时间数据的格式。最后，`dt.strftime()`函数可以将日期时间格式转换为指定格式。

相关问题

import pandas as pd import datetime # 获取当前日期，格式为年月日 now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\智能POS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str}) # 获取省份列表 department_list = data['省份'].unique() while True: # 按省打印和全部打印选择 choice = input('1 按省提取 2 全部提取' '\n请选择提取内容，按任意键退出：') if choice == '1': # 用户输入省份名称 department_name = input('请输入省份名称：') # 按照省份拆分数据 if department_name in department_list: new_df = data[data['省份'] == department_name ] file_name = department_name + '智能POS明细' + now + '.xlsx' new_df.to_excel(file_name, index=False) else: print('无法找到该省份！') elif choice == '2': # 循环按照省份拆分数据 for department in department_list: new_df = data[data['省份'] == department] file_name = department + '智能POS明细' + now + '.xlsx' new_df.to_excel(file_name, index=False)

要将此代码转换为窗口应用程序，您需要使用GUI库（如Tkinter、PyQt、wxPython等）创建一个窗口，然后将代码作为事件处理程序与窗口中的控件（如按钮、文本框等）相关联。

以下是一个基本示例，使用Tkinter库创建一个窗口并将代码添加到按钮的单击事件处理程序中：

import pandas as pd 
import datetime 
import tkinter as tk

# 获取当前日期，格式为年月日 
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')    

# 读取Excel文件 
data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\智能POS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str})

# 获取省份列表 
department_list = data['省份'].unique()  

# 事件处理程序，按省份提取数据 
def extract_by_department():
    # 用户输入省份名称 
    department_name = department_entry.get()
    
    # 按照省份拆分数据 
    if department_name in department_list:
        new_df = data[data['省份'] == department_name ]
        file_name = department_name + '智能POS明细' + now + '.xlsx'
        new_df.to_excel(file_name, index=False)
        result_label.config(text="数据提取成功！")
    else:
        result_label.config(text="无法找到该省份！")

# 事件处理程序，全部提取数据 
def extract_all():
    # 循环按照省份拆分数据 
    for department in department_list:
        new_df = data[data['省份'] == department]
        file_name = department + '智能POS明细' + now + '.xlsx'
        new_df.to_excel(file_name, index=False)
    result_label.config(text="数据提取成功！")

# 创建窗口 
window = tk.Tk()
window.title("智能POS明细数据提取")
window.geometry("400x200")

# 创建控件 
department_label = tk.Label(window, text="省份名称：")
department_entry = tk.Entry(window)
extract_by_department_button = tk.Button(window, text="按省提取", command=extract_by_department)
extract_all_button = tk.Button(window, text="全部提取", command=extract_all)
result_label = tk.Label(window, text="")

# 显示控件 
department_label.pack()
department_entry.pack()
extract_by_department_button.pack()
extract_all_button.pack()
result_label.pack()

# 运行窗口 
window.mainloop()

请注意，此示例中省份名称和结果标签都是使用Label和Entry控件创建的，而提取按钮使用Button控件创建，并将其单击事件处理程序设置为extract_by_department和extract_all函数。当用户单击按钮时，相关的事件处理程序将运行并提取数据。

这只是一个基本示例，您可以根据需要添加更多控件和事件处理程序。

import pandas as pd import datetime now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') # 获取当前日期，格式为年月日 data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\智能POS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了，这么做太蠢了，其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[data["省份"] == department] # 如果多条件筛选，new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) + "智能POS明细" + now + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

这段代码的功能是将一个包含省份信息的 Excel 表格按照省份分类，并将每个省份的数据保存到不同的 Excel 文件中。

代码中首先读取了一个名为 `智能POS明细.xlsx` 的 Excel 文件，并将其中的数据存储到一个名为 `data` 的 DataFrame 中。然后，使用 `shape` 方法获取了该 DataFrame 的行数和列数，并将省份信息存在一个名为 `department_list` 的列表中。

接下来，代码使用一个循环遍历了 `department_list` 中的每一个省份，并将该省份的数据保存到一个名为 `new_df` 的 DataFrame 中。具体实现方式是使用条件筛选，通过 `data["省份"] == department` 来筛选该省份的数据，并将结果存储在 `new_df` 中。最后，使用 `to_excel` 方法将 `new_df` 中的数据保存到一个名为 `省份智能POS明细YYYYMMDD.xlsx` 的 Excel 文件中。

需要注意的是，代码中的循环实现方式很低效，可以使用 Pandas 的条件筛选来替代。另外，代码中的路径需要根据实际情况进行修改。