python对excel数据处理后保存后发现日期列为乱码

可能是因为保存时未指定日期格式或者保存时使用的编码格式不正确导致的。你可以尝试以下几种方法来解决：

1. 在保存时指定日期格式，例如：

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.read_excel('data.xlsx')
df['日期列'] = df['日期列'].apply(lambda x: datetime.strftime(x, '%Y-%m-%d'))
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

2. 在保存时指定编码格式，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False, encoding='utf-8')

3. 使用 openpyxl 库来处理 excel 文件，例如：

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
ws = wb.active

for row in ws.iter_rows(min_row=2):
    row[1].value = row[1].value.strftime('%Y-%m-%d')

wb.save('processed_data.xlsx')

希望这些方法能够帮到你。

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python对excel数据清洗后保存到hdfs中

要将Excel数据清洗后保存到HDFS中，需要使用Python的两个库：pandas和pyarrow。pandas用于读取和处理Excel数据，pyarrow用于将数据保存到HDFS中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

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

# 进行数据清洗
# ...

# 将数据保存为Parquet格式
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'hdfs://path/to/data.parquet')

其中，`pd.read_excel()`函数用于读取Excel数据，读取后可以对数据进行清洗。`pa.Table.from_pandas()`函数用于将pandas数据转换为pyarrow的表格数据格式，然后使用`pq.write_table()`函数将表格数据保存到HDFS中。需要注意的是，`hdfs://path/to/data.parquet`是HDFS的路径，需要根据实际情况进行修改。

python筛选excel数据保存到新的excel表后日期列乱码

如果你在将数据复制到新的Excel表后，日期列出现了乱码，那么可能是因为日期格式在复制过程中出现了问题。为了解决这个问题，我们可以在复制时将日期格式转换为字符串格式，并在保存时指定日期格式。

以下是修改后的代码：

import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 打开原始Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 创建新的Excel工作簿
new_workbook = openpyxl.Workbook()
new_sheet = new_workbook.active
new_sheet.title = '领料数量大于1000的条目'

# 遍历每个工作表，并筛选符合条件的行
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    sheet = workbook[sheet_name]
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2):
        # 检查领料数量是否大于1000
        qty = row[3].value
        if qty is not None and qty > 1000:
            # 将日期格式转换为字符串格式
            for cell in row:
                if isinstance(cell.value, datetime.datetime):
                    cell.value = cell.value.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            # 将符合条件的行复制到新的Excel工作表
            new_sheet.append([cell.value for cell in row])

# 设置日期格式
for col_idx in range(1, new_sheet.max_column + 1):
    col_letter = get_column_letter(col_idx)
    for row in new_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1):
        cell = row[col_idx - 1]
        if isinstance(cell.value, str) and ':' in cell.value:
            cell.number_format = 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

# 保存新的Excel文件
new_workbook.save('new_data.xlsx')

在这个版本的代码中，我们在复制每一行之前，先检查该行中是否包含日期。如果发现有日期，我们就将其格式转换为字符串格式（例如："2022-05-01 12:30:00"）。

在保存新的Excel文件时，我们使用了`cell.number_format`属性来指定日期格式。这样，即使在复制过程中出现了乱码，我们也可以确保在保存时，日期能够正确地显示。

希望这个修改后的代码可以解决你的问题！