Python实现Excel时间数据格式转换：从YYYY-MM-DD到YYYY/MM/DD

在Python中，处理Excel中的时间数据并更改其格式是一项常见的任务，尤其是在数据分析和报告生成过程中。本篇文章主要介绍了如何通过Python的pandas库来实现这一操作。以下步骤详细展示了如何实现将Excel表格中的一列时间数据（例如"交期"列）从`%Y-%m-%d %H:%M:%S`格式转换为`%Y/%m/%d`格式。 首先，我们需要导入所需的库，包括numpy、pandas和time模块。这些库提供了处理数据结构和日期时间转换的工具： ```python import numpy as np import pandas as pd import time ``` 接着，我们读取Excel文件中的数据，使用pandas的read_excel函数，并将其存储在一个DataFrame对象中： ```python df = pd.DataFrame(pd.read_excel('C:\\Users\\yys\\Desktop\\请购单.xlsx')) ``` 接下来，我们的目标是将时间列的数据逐行提取出来，转换格式后重新插入到DataFrame中。这里采用for循环的方式，首先将时间字符串转化为time.strptime可以解析的格式，然后使用time.strftime将其转换为我们想要的新格式： ```python t_list = [] for i in df['交期']: i = str(i) # 将时间字符串转为str类型便于处理 t1 = time.strptime(i, "%Y-%m-%d%H:%M:%S") # 解析原始格式 t2 = time.strftime("%Y/%m/%d", t1) # 转换为新格式 t_list.append(t2) ``` 完成格式转换后，我们将这个新格式的列表`t_list`插入到DataFrame的'交货日期'列，同时删除原来的'交期'列： ```python df['交货日期'] = t_list del df['交期'] ``` 最后，我们将处理后的数据保存到新的Excel文件中： ```python df.to_excel('E:\\yys\\请购单_new.xlsx', index=False) # index=False 避免写入索引列 ``` 通过以上步骤，我们就成功地使用Python对Excel中的时间数据格式进行了更改，将原来如"2019-05-10 00:00:00"的格式转换为了"2019/05/10"，方便后续的分析和阅读。这个方法对于批量处理大量数据非常实用，而且代码可扩展性较强，可以应用于其他类似的时间格式转换需求。