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。

相关问题

python pandas 读取Excel 时间变成数字

在读取Excel文件时，如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式，那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式，你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤：

1. 读取Excel文件，将数据存储在一个DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')  # 如果是Unix时间戳
# 或者
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 如果是字符串格式

在上面的代码中，`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据，第二个参数是时间的格式或单位（如果是Unix时间戳）。在本例中，我们使用的是Unix时间戳，因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。

3. 现在，时间列已经被转换为日期时间格式，可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作：

df['hour'] = df['time'].dt.hour  # 获取小时数
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name  # 获取星期几

以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。

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。