使用Python读取Excel日期内容读出来是数字

，怎么转换成日期格式？

可以使用Python的datetime模块将数字转换为日期格式。具体方法如下：

import datetime
import xlrd

# 打开Excel文件并获取工作表对象
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 读取第一行第一列（即A1单元格）的日期数据
date_value = worksheet.cell_value(0, 0)

# 将数字转换为日期格式
date = xlrd.xldate_as_tuple(date_value, workbook.datemode)
date_str = datetime.datetime(*date).strftime('%Y-%m-%d')

# 输出结果
print(date_str)

其中，xldate_as_tuple函数可以将Excel日期数字转换为一个元组，元组包含了年、月、日、小时、分钟、秒等信息。然后再使用datetime库的datetime函数将元组转换为日期格式，并使用strftime方法将日期格式化为字符串输出。

相关问题

使用pandas读取Excel日期内容读出来是数字，如何转换成日期格式

您可以使用Pandas中的to_datetime函数将数字转换为日期格式。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], unit='D', origin='1900-01-01')

其中，`date_column`是您需要转换格式的日期列名称。 `unit`参数表示Excel中日期表示的单位（默认值为‘D’表示天），`origin`参数表示Excel中日期的起始日期（默认值为‘1900-01-01’）。

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。