pandas 读取excel 包含时区

可以使用 Pandas 的 read_excel() 方法，同时设置参数 “converters” 来转换时区。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 模块：

import pandas as pd

2. 定义一个转换时区的函数：

from datetime import datetime
import pytz

def convert_timezone(value):
    if isinstance(value, datetime):
        # 将时区转换为东八区，也就是北京时间
        value = value.astimezone(pytz.timezone('Asia/Shanghai'))
    return value

3. 使用 read_excel() 方法读取 Excel 文件，并设置 converters 参数为刚刚定义的函数：

df = pd.read_excel('file.xlsx', converters={'datetime_column': convert_timezone})

其中，'datetime_column' 是 Excel 表格中日期时间列的列名，可以替换成实际的列名。

这样，读取出来的日期时间列就会被转换为东八区时间。

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基于pandas读取excel

基于pandas读取excel可以使用pandas库中的read_excel()函数。该函数可以读取Excel文件中的数据，并将其转换为DataFrame格式，方便进行数据处理和分析。下面是一个基本的读取Excel文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 打印DataFrame
print(df)

其中，'filename.xlsx'是要读取的Excel文件名，'Sheet1'是要读取的工作表名。如果不指定sheet_name参数，则默认读取第一个工作表。读取后的数据将存储在DataFrame对象df中，可以使用pandas提供的各种函数进行数据处理和分析。

利用pandas读取excel

利用pandas可以轻松读取和处理Excel文件。以下是利用pandas读取Excel文件的步骤：
1. 首先需要安装pandas库。
2. 导入pandas库。
3. 使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件。
4. 可以使用head()函数查看前几行数据，以确保文件正确读取。
5. 对于需要数据处理的情况，可以使用pandas的各种功能进行数据清洗、处理和分析。

需要注意的是，读取Excel文件时需要指定文件路径、文件名以及sheet名称等信息。同时，pandas支持读取多种类型的Excel文件，包括xls、xlsx和xlsm等。

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