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。

相关问题

python excel 读取 日期 日变成数字 加.0

在Python中使用pandas库读取Excel文件时，日期格式的数据可能会被当做浮点数处理，而且在显示时会出现小数点和0的情况。

这是由于Excel中的日期被保存为序列号，在Python中读取时会以浮点数的形式展示。为了将日期正确地显示为日期格式，我们可以使用pandas中的to_datetime()函数。

首先，我们需要导入pandas库并读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('文件路径.xlsx')

接下来，我们可以使用to_datetime()函数将日期列转换为日期格式：

# 将日期列转换为日期格式
data['日期列'] = pd.to_datetime(data['日期列'], format='%Y-%m-%d')

在上述代码中，将"日期列"替换为你在Excel中存储日期的列的名称。format='%Y-%m-%d'是日期的格式，根据你的实际情况进行调整。

通过上述代码，我们将日期列成功地转换为日期格式，而不再显示小数点和0。

最后，如果你想将修改后的数据保存到新的Excel文件中，可以使用to_excel()函数：

# 将修改后的数据保存到新的Excel文件
data.to_excel('新文件路径.xlsx', index=False)

将"新文件路径"替换为你想要保存的新文件的路径和名称。

通过以上的处理，我们可以成功解决Python中读取Excel日期日变成数字加.0的问题。

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。