8/6/2024 12:34:42字符串转化为EXCEL时间戳

在Excel中，日期和时间是以一种特定的格式存储为时间戳的，这是基于1900年1月1日以来的秒数（包括小数部分表示毫秒）。要将"8/6/2024 12:34:42"这样的日期时间转换成Excel的时间戳，首先需要确保日期格式正确，并且考虑到Excel可能不接受/作为日期分隔符，通常用-或.代替。

所以，对于 "8/6/2024 12:34:42"，我们需要先将其转换为国际标准格式（如"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"），然后再计算出相对于1970年1月1日（Unix时间）的秒数，因为Excel可能不直接支持从这种格式解析。

转换步骤如下：

1. 将日期字符串改为："2024-08-06 12:34:42"
2. Excel时间戳是从1970年1月1日开始的秒数，加上微秒（Excel不支持毫秒，所以我们忽略这部分）
3. 使用合适的编程语言库进行转换，例如Python中的`pandas`库：

import pandas as pd

date_string = "2024-08-06 12:34:42"
excel_timestamp = pd.Timestamp(date_string).value // 1e9  # 或者使用pd.to_datetime然后astype(np.int64)

# excel_timestamp的结果就是秒数

注意：实际结果会是一个整数，因为Excel只记录到秒级别，没有毫秒。

相关问题

pd.read_excel时出现ValueError: invalid literal for int() with base 10: '2024/12/4 14:11:51'

当使用pandas库的`pd.read_excel()`函数读取Excel文件时，如果遇到像"2024/12/4 14:11:51"这样的日期字符串作为数值列被解析时，会抛出`ValueError: invalid literal for int()`异常，因为这个字符串不符合整数的格式。

`int()`函数期望的是纯数字，而这里包含了斜杠、空格和冒号，这些都是日期时间的分隔符，不是有效的十进制数字。pandas在尝试将这类内容转换为整数时失败了。

解决这个问题需要先确保数据已经被正确地转换为日期格式。可以使用`pd.to_datetime()`函数将包含日期的时间戳列转换为datetime对象，然后再读入DataFrame。例如：

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', converters={'Your_Date_Column': lambda x: pd.to_datetime(x, errors='coerce')})

在这里，`'Your_Date_Column'`应该替换为你实际的日期时间列名。`errors='coerce'`会让无法转换成日期的部分返回`NaT`（Not a Time），而不是引发错误。

用Python将EXCEL中csc文件的特定列，特定行的字符串转化为时间戳，并将转化后的时间戳替换原数据

首先需要安装openpyxl库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

然后，可以使用以下代码读取EXCEL文件，将特定列，特定行的字符串转化为时间戳，并将转化后的时间戳替换原数据：

import openpyxl
from datetime import datetime

# 打开EXCEL文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 获取第一个工作表
worksheet = workbook.worksheets[0]

# 遍历特定列，特定行
for row in range(2, 6): # 从第2行到第5行
    cell = worksheet.cell(row=row, column=3) # 第3列
    value = cell.value # 获取单元格的值
    timestamp = datetime.timestamp(datetime.strptime(value, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 转化为时间戳
    cell.value = timestamp # 替换原数据

# 保存修改后的文件
workbook.save('example_modified.xlsx')

在以上代码中，使用了datetime模块中的strptime方法将字符串转化为datetime对象，然后使用timestamp方法将datetime对象转化为时间戳。最后，将时间戳替换原数据，并保存修改后的文件。