python dataframe读取excel时，如果2022/10/10在表格里显示的是20-Oct-22，能否读取的时候就读20-Oct-22

是的，你可以在读取DataFrame时使用日期格式化选项，以将日期字符串转换为指定的日期格式，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx', parse_dates=['Date'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%d-%b-%y'))

print(df)

这将使用日期格式化字符串`'%d-%b-%y'`将日期字符串`20-Oct-22`转换为日期对象，并将结果存储在名为`Date`的列中。最后，您可以使用`print(df)`来查看输出结果。

相关问题

python dataframe读取excel时，日期在表格里有的是2022/10/20格式，有的显示的是20-Oct-22，能否读取的时候不把这列读成日期格式，而是读取成字符串，并且保留他们在表格里的样式呢？？

可以使用 pandas 的 read_excel 方法读取 excel 文件时，通过参数 dtype 设置读取日期列为字符串类型。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'date_column': str})

print(df)

其中，date_column 为包含日期的列名。这样，读取时就会将日期列读取为字符串类型，并保留在表格中的样式。

dataframe读取excel日期列时，源数据日期如下[2022/10/20,20-Oct-22,2023-03-21]，希望读取后展示出的datafrmae也保持这样，而不是都默认变成2022/10/20 0:00这种格式。请问该怎么做？能否给个例子

你好！回答你的问题，可以使用 Pandas 库中的 to_datetime 函数进行日期格式转化。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将日期列转化为指定格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y/%m/%d')

# 打印结果
print(df)

其中，to_datetime 函数的 format 参数可以指定日期的格式，保证读取后的格式和原始数据一致。

注意：此方法只适用于日期列格式相似的情况，如果源数据日期格式比较复杂则需要对每个格式分别进行转化，可参考官方文档进行学习。