使用 pandas 转换 Excel 样式日期

Question

我必须解析一个 xml 文件，该文件以 Excel 样式提供日期时间；例如： 42580.3333333333 。

Pandas 是否提供将该数字转换为常规 datetime 对象的方法？

原文由 user1056212 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

好的，我认为最简单的方法是从浮点数构造一个 TimedeltaIndex 并将其添加到 1900,1,1 的标量日期时间：

 In [85]:
import datetime as dt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':[42580.3333333333, 10023]})
df

Out[85]:
           date
0  42580.333333
1  10023.000000

In [86]:
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900,1,1)
df

Out[86]:
           date                  real_date
0  42580.333333 2016-07-31 07:59:59.971200
1  10023.000000 1927-06-12 00:00:00.000000

好的，似乎 excel 的日期有点奇怪，谢谢@ayhan：

 In [89]:
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1899, 12, 30)
df

Out[89]:
           date                  real_date
0  42580.333333 2016-07-29 07:59:59.971200
1  10023.000000 1927-06-10 00:00:00.000000

参见相关： How to convert a python datetime.datetime to excel serial date number

原文由 EdChum 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

您可以直接使用 pd.to_datetime 、关键字 unit='D' 和 origin='1899-12-30' 进行解析：

 import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'xldate': [42580.3333333333]})

df['date'] = pd.to_datetime(df['xldate'], unit='D', origin='1899-12-30')

df['date']
Out[2]:
0   2016-07-29 07:59:59.999971200
Name: date, dtype: datetime64[ns]

进一步阅读：

• 以 1899 年 12 月 30 日为基准日背后的故事是什么？
• Martijn Pieters 的回答 how to handle excel ordinal value < 60 correctly

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