pandas 读取excel数据转换日期格式

可以使用pandas库中的read_excel函数来读取excel数据，并使用to_datetime函数将日期格式转换为pandas中的日期格式。具体步骤如下：
1. 使用read_excel函数读取excel文件，将数据存储在DataFrame中。
2. 使用to_datetime函数将日期格式转换为pandas中的日期格式。
3. 将转换后的日期格式重新写入excel文件中，可以使用pandasrw库中的dump函数。

代码示例：

import pandas as pd
from pandasrw import dump

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('file_path.xlsx')

# 将日期格式转换为pandas中的日期格式
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

# 将转换后的数据写入excel文件中
dump(df, 'file_path.xlsx', sheetname='Sheet1')

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pandas读取excel数据转换成数组

以下是两种使用pandas读取excel数据并转换成数组的方法：

1. 读取excel指定列并转换成数组

import pandas as pd

# 读取excel文件，指定读取第5列
data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx', usecols=[4], names=None)

# 将读取的数据转换成列表
result = data.values.tolist()

# 打印转换后的列表
print(result)

2. 读取excel多列并转换成数组

import pandas as pd

# 读取excel文件，指定读取第1列和第2列
data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx', usecols=[1, 2], names=None)

# 将读取的数据转换成列表
result = data.values.tolist()

# 打印转换后的列表
print(result)

Pandas读取excel表格，将日期2020-09-11前后七天标记为特殊

要使用Pandas读取Excel文件并处理日期，你可以按照以下步骤操作：

1. **读取Excel文件**[^1]:

   import pandas as pd

   df_excel = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 替换为实际的文件路径

2. **将日期列转换为日期格式**:

   if 'date_column_name' in df_excel.columns: # 假设日期列名为'date_column_name'
       df_excel['date_column_name'] = pd.to_datetime(df_excel['date_column_name'])

3. **计算指定日期前后七天的范围**:

   start_date = df_excel['date_column_name'].min() - pd.DateOffset(days=7)
   end_date = df_excel['date_column_name'].max() + pd.DateOffset(days=7)

   mask_start = df_excel['date_column_name'] >= start_date
   mask_end = df_excel['date_column_name'] <= end_date

4. **创建新的列来标记特殊日期**:

   df_excel['is_special'] = (df_excel['date_column_name'] >= start_date) & (df_excel['date_column_name'] <= end_date)

5. **展示处理后的DataFrame**[^2]:

   print(df_excel[['date_column_name', 'is_special']].head())

这将打印出原始DataFrame中日期列及其对应的特殊标记。