python读取excel时为什么吧0变成1了

可能是因为在Excel中将这些数字格式化为文本或日期格式。读取时，Python可能会自动将这些格式化数字转换为数字类型，从而导致0变成了1。

你可以尝试在读取Excel文件时指定数据类型为文本类型，以避免这种情况的发生。例如，使用pandas库读取Excel文件时，可以使用dtype参数指定每列的数据类型，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'column_name': str})

这将把名为"column_name"的列的数据类型设置为字符串类型。你可以根据需要设置其他列的数据类型。

相关问题

python读取excel文件日期变成中文

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取Excel文件，并将其中的日期转换成中文格式。Pandas有一个内置函数`to_datetime`可以将日期字符串转换为日期时间对象，然后再使用特定的格式化规则将其转换为中文。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 假设日期列名为'date_column'
date_column = df['date_column']

# 将日期转换为datetime对象
date_objects = pd.to_datetime(date_column)

# 定义日期格式转换函数，这里以'年-月-日'为例
def chinese_date_format(dt):
    return dt.strftime('%Y年%m月%d日')  # %Y代表四位数的年份，%m月%d日代表月份和日子

# 应用转换函数
chinese_dates = date_objects.apply(chinese_date_format)

# 如果需要替换原数据，可以用 Series 的赋值操作
df['date_column'] = chinese_dates

在这个例子中，你需要将`your_file.xlsx`替换为你要读取的实际文件路径，`date_column`替换为实际的日期列名。

python pandas 读取Excel 时间变成数字

在读取Excel文件时，如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式，那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式，你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤：

1. 读取Excel文件，将数据存储在一个DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')  # 如果是Unix时间戳
# 或者
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 如果是字符串格式

在上面的代码中，`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据，第二个参数是时间的格式或单位（如果是Unix时间戳）。在本例中，我们使用的是Unix时间戳，因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。

3. 现在，时间列已经被转换为日期时间格式，可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作：

df['hour'] = df['time'].dt.hour  # 获取小时数
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name  # 获取星期几

以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。