Comme la date Excel lue par pandas.read_excel était une valeur de série, elle a été convertie en datetime.datetime.

Koto no Hottan

Lorsque j'ai lu une date Excel avec pandas.read_excel, les données sont devenues un numéro de série en raison du formatage. J'ai décidé de le convertir car je souhaite le traiter uniformément avec datetime.datetime.

Comment convertir la valeur de série ʻint` en datetime.datetime

--Référence

• Python --Change colonne par colonne de la valeur de série à ce jour dans python pandas | teratail
• 59 jours d'Excel confondus par un jour fantôme | Nikkei Crosstech (xTECH)

# date_int :Valeur série
if date_int < 60:
    # 1900-03-Avant 01
    days = date_int -1
else:
    # 1900-03-Pour 01 ou plus tard
    days = date_int - 2
date_time = pandas.to_datetime('1900/01/01') + datetime.timedelta(days=days)

Je l'ai essayé comme ça

--Environnement --macOS Catalina version 10.15.7 --Microsoft Excel pour Mac version 16.42 - Python 3.8.5 - pandas 1.1.3 --Référence

• Traiter les colonnes date / heure avec pandas (conversion de chaîne de caractères, extraction de date, etc.) | note.nkmk.me
  • pandas.Timestamp — pandas 1.1.3 documentation

Le fichier Excel à lire ressemble à ceci

import datetime
import pandas


def get_datetime(val: object) -> datetime.datetime:
    """Obtenez la date.
    :param val:La valeur d'origine de la date
    :return:Date si date ou numéro de série, Aucun autrement
    """
    val_type = type(val)
    # datetime.S'il s'agit de datetime, renvoyez-le tel quel
    if val_type is datetime.datetime:
        return val
    # pandas.L'horodatage est datetime.Il hérite de datetime et datetime.Il semble qu'il puisse être traité en tant que datetime, alors renvoyez-le tel quel
    if issubclass(val_type, datetime.datetime):
        return val
    #S'il est int, datetime comme valeur série.Convertir en datetime et retourner
    if val_type is int:
        if val < 60:
            # 1900-03-Avant 01
            days = val -1
        else:
            # 1900-03-Pour 01 ou plus tard
            days = val - 2
        return pandas.to_datetime('1900/01/01') + datetime.timedelta(days=days)
    return None


if __name__ == '__main__':
    #Charger Excel avec des pandas
    sheet = pandas.read_excel('Book.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None)
    for index, row in sheet.iterrows():
        date = get_datetime(row[0])
        if date is not None:
            print(date.strftime('%Y/%m/%d'))

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2020/10/17