excel日期格式 读入dataframe 变成字符串格式

在使用Pandas DataFrame读取Excel文件时，如果你的日期数据是以Excel的日期格式存储的，它可能会被解析为datetime类型。如果你想将其转换为字符串格式，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，假设有一个DataFrame `df`，并且你想要处理名为`date_column`的日期列，你需要检查这个列的数据类型，可以使用`df.dtypes`查看。

print(df['date_column'].dtype)

2. 如果发现是datetime类型，你可以使用`to_string()`或`.dt.strftime()`方法将其转换为字符串。例如，用ISO格式（YYYY-MM-DD）表示：

df['date_column'] = df['date_column'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

或者，如果你不需要特定格式，可以直接应用`str`对象的`apply`函数：

df['date_column'] = df['date_column'].astype(str)

这样，日期列就会变成纯文本字符串格式。

相关问题

python 将excel 每一行内容转换成json字符串

在Python中，我们可以使用pandas库读取Excel文件，然后使用json库将每一行转化为JSON字符串。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
import json

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件路径

# 将DataFrame的每一行转换为dict
rows_as_dicts = df.to_dict(orient='records')

# 将每行dict转换为json字符串
json_strings = [json.dumps(row) for row in rows_as_dicts]

# 打印第一个json字符串作为示例
print(json_strings[0])

# 如果需要保存为json文件，可以这样做
with open('output.json', 'w') as f:
    for json_string in json_strings:
        f.write(json_string + '\n')

这个脚本首先将Excel表格读入pandas DataFrame，然后使用`to_dict(orient='records')`将每个数据行转为一个字典，最后用`json.dumps()`将每个字典转换为JSON格式。

xlwings 读取时读入了公式,但单元格格式未读入，此时需要将Range.number_format一起转换为pandas dataframe，代码示例

要将 xlwings 的 `Range` 对象转换为 Pandas DataFrame，您可以使用 `Range.options(pd.DataFrame)` 方法。以下是一个示例代码，演示如何将 Excel 文件中的数据和格式读取到 Pandas DataFrame 中：

import xlwings as xw
import pandas as pd

# 打开 Excel 文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 选择第一个工作表
ws = wb.sheets[0]

# 读取单元格数据和格式
data_range = ws.range('A1:B5')
df = data_range.options(pd.DataFrame, index=False, header=True).value
formats = data_range.number_format

# 将格式应用于 DataFrame
for col, fmt in zip(df.columns, formats):
    df[col] = df[col].apply(lambda x: x.strftime(fmt) if isinstance(x, pd.Timestamp) else x)

# 关闭 Excel 文件
wb.close()

在上面的代码中，`data_range` 是 `A1:B5` 单元格范围的 xlwings `Range` 对象。`df` 是将 `data_range` 转换为 Pandas DataFrame 的结果。`formats` 是 `data_range` 中每个单元格的格式。

然后，我们遍历 DataFrame 的每一列和每个单元格的格式，并使用 Pandas 的 `strftime()` 方法将日期格式化为字符串。最后，我们关闭 Excel 文件。

请注意，如果您的 Excel 文件中包含日期和时间数据，您可能需要使用 `pandas.to_datetime()` 函数将其转换为 Pandas 的日期时间类型。例如：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')

这将将名为 `Date` 的列转换为 Pandas 的日期时间类型，其中日期格式为 `YYYY-MM-DD`。