小编给大家分享一下Python Pandas读取Excel日期数据的异常处理怎么办，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
异常描述
有时我们的Excel有一个调整过自定义格式的日期字段：
当我们用pandas读取时却是这样的效果：
不管如何指定参数都无效。
出现原因
没有使用系统内置的日期单元格格式，自定义格式没有对负数格式进行定义，pandas读取时无法识别出是日期格式，而是读取出单元格实际存储的数值。
解决方案：修改自定义格式
可以修改为系统内置的自定义格式：
或者在自定义格式上补充负数的定义：
增加;@即可
pandas直接解析Excel数值为日期
有时这种Excel很多，我们需要通过pandas批量读取，挨个人工修改Excel的自定义格式费时费力，下面我演示如何使用pandas直接解析这些数值成为日期格式。
excel中常规格式和日期格式的转换规则如下：
1900/1/1为起始日期，转换的数字是1，往后的每一天增加1
1900/1/2转换为数字是 2
1900/1/3转换为数字是 3
1900/1/4转换为数字是 4
以此类推
excel中时间转换规则如下：
在时间中的规则是把1天转换为数字是 1
每1小时就是 1/24
每1分钟就是 1/(24×60)=1/1440
每1秒钟就是 1/(24×60×60)=1/86400
根据Excel的日期存储规则，我们只需要以1900/1/1为基准日期，根据数值n偏移n-1天即可得到实际日期。不过还有个问题，Excel多存储了1900年2月29日这一天，而正常的日历是没有这一天的，而我们的日期又都是大于1900年的，所以应该偏移n-2天，干脆使用1899年12月30日作为基准，这样不需要作减法操作。
解析代码如下：
import pandas as pdfrom pandas.tseries.offsets import Daydf = pd.read_excel("日期.xlsx")basetime = pd.to_datetime("1899/12/30")df.日期 = df.日期.apply(lambda x: basetime+Day(x))df.日期 = df.日期.apply(lambda x: f"{x.month}月{x.day}日")df.head()| 日期 | |
|---|---|
| 0 | 6月8日 |
| 1 | 6月9日 |
| 2 | 6月10日 |
| 3 | 6月11日 |
| 4 | 6月12日 |
如果需要调用time的strftime方法，由于包含中文则需要设置locale：
import pandas as pdfrom pandas.tseries.offsets import Dayimport localelocale.setlocale(locale.LC_CTYPE, 'chinese')df = pd.read_excel("日期.xlsx")basetime = pd.to_datetime("1899/12/30")df.日期 = df.日期.apply(lambda x: basetime+Day(x))df.日期 = df.日期.dt.strftime('%Y年%m月%d日')df.head()| 日期 | |
|---|---|
| 0 | 2021年06月08日 |
| 1 | 2021年06月09日 |
| 2 | 2021年06月10日 |
| 3 | 2021年06月11日 |
| 4 | 2021年06月12日 |
看完了这篇文章，相信你对“Python Pandas读取Excel日期数据的异常处理怎么办”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道，感谢各位的阅读！
