怎么样将pd.read_excel读取时间变成月日格式
时间: 2023-11-15 15:05:17 浏览: 33
可以使用strftime()函数将时间格式化为月日格式,示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 将时间格式化为月日格式
df['日期'] = df['日期'].dt.strftime('%m-%d')
# 输出结果
print(df)
```
其中,`df['日期']`表示日期列,`dt`表示将日期列转换为日期类型,`strftime('%m-%d')`表示将日期格式化为月日格式。
相关问题
pd.read_excel读取Excel时间数据变成了年月日小时怎么办
可以通过指定日期列的格式来将时间数据转换为指定格式。例如,如果时间数据在Excel中的格式为“年-月-日 时:分:秒”,可以使用以下代码将其读取为Python中的日期时间格式,并将其转换为“年-月-日”格式:
```
import pandas as pd
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 将时间数据转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 将日期时间格式转换为年-月-日格式
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
```
在上面的代码中,`pd.to_datetime()`函数可以将指定列的数据转换为日期时间格式,`format`参数用于指定Excel中时间数据的格式。最后,`dt.strftime()`函数可以将日期时间格式转换为指定格式。
pd.read_excel 读取为文本格式
可以使用 `pd.read_excel` 函数的 `dtype` 参数来指定读取为文本格式。具体来说,需要将要读取的列名和对应的数据类型以字典的形式传给 `dtype` 参数。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名1': str, '列名2': str})
```
这样,`列名1` 和 `列名2` 的数据类型就会被读取为字符串类型。如果需要将所有列都读取为文本格式,可以将所有列名和对应数据类型都写入字典中,如下所示:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名1': str, '列名2': str, ...})
```