如何把excel中的日期转为python

开头段落：在Excel中将日期转换为Python格式可以通过几种方法进行，例如使用Python的pandas库、利用openpyxl库、读取csv文件并解析日期、手动解析Excel日期格式等。使用pandas库是最常用且高效的方法之一，因为pandas库提供了丰富的工具来处理日期和时间数据。下面将详细介绍如何使用pandas库将Excel中的日期转换为Python格式。

使用pandas库

使用pandas库是处理Excel数据的一种高效方法。pandas库不仅能读取Excel文件，还能轻松地将日期格式转换为Python的datetime对象。以下是具体的步骤：

安装pandas库：在开始之前，确保你已经安装了pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
```
pip install pandas
```
读取Excel文件：使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。假设你的Excel文件名为data.xlsx，并且日期列的列名为Date：
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
解析日期列：指定日期列并将其解析为datetime对象，可以使用pd.to_datetime函数：
```
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
```

这样，Excel中的日期列就被成功地转换为Python的datetime对象了。下面将进一步介绍其他方法及更多详细内容。

一、利用openpyxl库

openpyxl是一个用来读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它可以让你直接操作Excel文件，并且可以解析和处理日期格式。

安装openpyxl库

首先，确保你已经安装了openpyxl库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

读取Excel文件并解析日期

使用openpyxl读取Excel文件，并将日期转换为Python的datetime对象。以下是具体的步骤：

读取Excel文件：

from openpyxl import load_workbook
from datetime import datetime
workbook = load_workbook(filename='data.xlsx')
sheet = workbook.active

解析日期：假设日期在第一列，可以使用以下代码将其转换为datetime对象：

dates = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=1, values_only=True):
    date_value = row[0]
    if isinstance(date_value, datetime):
        dates.append(date_value)
    else:
        # 如果日期是以数字格式存储的，可以使用下面的代码进行转换
        date_value = datetime.fromordinal(datetime(1900, 1, 1).toordinal() + date_value - 2)
        dates.append(date_value)

这样，你就可以将Excel中的日期转换为Python的datetime对象。

二、读取csv文件并解析日期

如果你的Excel文件可以保存为csv格式，那么使用pandas读取csv文件也是一个好方法。以下是具体的步骤：

保存Excel文件为csv格式

首先，将你的Excel文件保存为csv格式。可以在Excel中打开文件，然后选择“另存为”选项，将文件格式选择为csv。

读取csv文件并解析日期

使用pandas读取csv文件，并将日期转换为datetime对象。以下是具体的步骤：

读取csv文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

解析日期列：假设日期列的列名为Date：
```
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
```

这样，你就可以将csv文件中的日期转换为Python的datetime对象。

三、手动解析Excel日期格式

有时候，Excel中的日期可能是以数字格式存储的（例如，从1900年1月1日开始的天数）。在这种情况下，你需要手动解析这些日期。

手动解析日期

假设你已经使用openpyxl读取了Excel文件，并且日期在第一列。可以使用以下代码将这些数字格式的日期转换为datetime对象：

from openpyxl import load_workbook
from datetime import datetime
workbook = load_workbook(filename='data.xlsx')
sheet = workbook.active
dates = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=1, values_only=True):
    date_value = row[0]
    if isinstance(date_value, datetime):
        dates.append(date_value)
    else:
        # 如果日期是以数字格式存储的，可以使用下面的代码进行转换
        date_value = datetime.fromordinal(datetime(1900, 1, 1).toordinal() + date_value - 2)
        dates.append(date_value)

这样，你就可以将Excel中的数字格式日期转换为Python的datetime对象。

四、使用xlrd库读取Excel文件

xlrd库是另一个用来读取Excel文件的Python库，特别适用于旧版本的Excel文件（.xls格式）。以下是具体的步骤：

安装xlrd库

首先，确保你已经安装了xlrd库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install xlrd

读取Excel文件并解析日期

使用xlrd读取Excel文件，并将日期转换为datetime对象。以下是具体的步骤：

读取Excel文件：

import xlrd
from datetime import datetime, timedelta
workbook = xlrd.open_workbook('data.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

解析日期：假设日期在第一列，可以使用以下代码将其转换为datetime对象：

dates = []
for row_idx in range(1, sheet.nrows):
    date_value = sheet.cell(row_idx, 0).value
    if sheet.cell_type(row_idx, 0) == xlrd.XL_CELL_DATE:
        date_tuple = xlrd.xldate_as_tuple(date_value, workbook.datemode)
        date_value = datetime(*date_tuple)
        dates.append(date_value)
    else:
        # 如果日期是以数字格式存储的，可以使用下面的代码进行转换
        date_value = datetime(1900, 1, 1) + timedelta(days=date_value - 2)
        dates.append(date_value)

这样，你就可以将Excel中的日期转换为Python的datetime对象。

五、总结

在这篇文章中，我们详细介绍了如何将Excel中的日期转换为Python格式的多种方法。使用pandas库是最常用且高效的方法，因为它提供了丰富的工具来处理日期和时间数据。利用openpyxl库和xlrd库也可以读取Excel文件并解析日期。读取csv文件并解析日期是另一种可行的方法，尤其是当你的Excel文件可以保存为csv格式时。最后，手动解析Excel日期格式适用于日期以数字格式存储的情况。

无论你选择哪种方法，都可以根据你的具体需求和Excel文件格式来选择适合的方法。希望这篇文章能够帮助你轻松地将Excel中的日期转换为Python格式。