python怎么把excel里不合规范的日期格式更改为规范日期格式并将该列数据改为日期格式 日期从第1列第2行开始

在Python中，可以使用pandas库来处理Excel文件中的日期格式问题。假设你的数据存储在一个名为df的DataFrame中，并且日期在A列（第1列）的B2单元格开始，首先你需要读取Excel文件，然后找到并替换非标准格式的日期，最后将其转换为日期类型。

以下是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'your_file.xlsx'  # 替换为实际的文件路径
df = pd.read_excel(file_path)

# 假设日期格式可能有很多种，这里举例常见的几种不规范格式
regex_formats = ['^(?P<year>\d{4})[-/.](?P<month>\d{1,2})[-/.](?P<day>\d{1,2})$',
                 '^(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4}|Jan|Feb|Mar|Apr|Mai|Jun|Jul|Aug|Sep|Oct|Nov|Dec)\s*(\d{1,2},?\s*)?\d{4}$']

# 使用正则表达式尝试匹配每一项
for col in df['A']:
    for fmt in regex_formats:
        try:
            match = re.match(fmt, str(col))
            if match:
                year = int(match.group('year'))
                month = int(match.group('month'))
                day = int(match.group('day'))
                date_format = f'{day}/{month}/{year}'
                df.at[df.index.get_loc(row), 'A'] = pd.to_datetime(date_format)
                break
        except ValueError:
            pass  # 如果匹配失败，忽略错误继续下一个格式

# 确保所有成功匹配的日期都被转换为正确的日期类型
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'], errors='coerce')

# 清理可能存在NaN值的位置
df = df.dropna(subset=['A'], how='all', axis=0)