pd.read_excel将‘2008/12/31 21时’读取为numpy的时间类型
时间: 2023-12-06 18:39:33 浏览: 32
可以通过设置`dtype`参数为`datetime64`来将读取的时间字符串转换为numpy的时间类型。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件,设置日期时间列的数据类型为datetime64
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'date_time_column_name': 'datetime64'})
# 打印数据类型
print(df.dtypes)
```
其中,`date_time_column_name`是你Excel文件中的日期时间列名。如果你的日期时间格式不是标准的ISO格式,需要在`read_excel`函数中设置`date_parser`参数来指定解析日期时间的格式。例如:
```python
import pandas as pd
# 定义日期时间解析函数
date_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y/%m/%d %H时')
# 读取Excel文件,设置日期时间列的数据类型为datetime64,指定日期时间解析函数
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'date_time_column_name': 'datetime64'}, date_parser=date_parser)
# 打印数据类型
print(df.dtypes)
```
其中,`'%Y/%m/%d %H时'`是你的日期时间格式。你需要根据实际情况进行修改。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)