从 Excel 文件中解析 pandas 中的日期时强制格式答案

【问题标题】：force format when parsing dates in pandas from an Excel file从 Excel 文件中解析 pandas 中的日期时强制格式
【发布时间】：2018-01-28 06:17:59
【问题描述】：

我正在尝试按照给定格式 %d/%m/%y 解析 Excel 文件中的日期。我无法设置格式，我总是收到%m/%d/%Y。

源格式为%d/%m/%y，因此第一个日期应该是 2016 年 6 月 1 日。有什么想法吗？

import pandas as pd

url = 'https://www.dropbox.com/s/8gqmq3jx27unsta/example_dates.xlsx?dl=1'

file = pd.ExcelFile(url, parse_date=True, 
       date_parser = (lambda x: pd.to_datetime(x, format ='%d/%m/%y')))

df = file.parse(0)

df
    date    variable
0   2016-01-06  1
1   2016-06-07  2
2   2016-12-10  3
3   2016-12-29  4

这样的事情可能会奏效，但不会：

df = file.parse(0, converters={'date' : lambda x: pd.to_datetime(x, dayfirst=True)}

date    variable
0   2016-01-06  1
1   2016-06-07  2
2   2016-12-10  3
3   2016-12-29  4

【问题讨论】：

@Mandy8055 应用pd.to_datetime(df.Date,dayfirst=True)后没有任何反应

标签： python excel pandas date

【解决方案1】：

实际上，pandas 有一种显示日期时间对象的格式。因此，它将以该格式显示，直到您更改它。同时，您可以这样做：

>>> df['date1'] = df['date'].dt.strftime('%d/%m/%y')
          date  variable       date1
0   2016-01-06         1    06/01/16
1   2016-06-07         2    07/06/16
2   2016-12-10         3    10/12/16
3   2016-12-29         4    29/12/16

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用converters:

>>> file.parse(0, parse_dates=True, index_col=0, date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x).strftime("%d/%m/%Y"))

     variable
date    
2016-06-01  1
2016-07-06  2
2016-10-12  3
2016-12-29  4

【讨论】：

你知道没有变量名怎么办吗？
您应该可以使用0 或该列的索引作为键。所以converters={0: lambda x....}
例如，第一个日期是 1/6/16（2016 年 6 月 1 日），但我得到的是 1 月 6 日，对吧？即使改变格式。
是的，在这种格式下，它将显示为 1 月 6 日。至少对于这些数字，没有办法自动检测它是否错误。一个人甚至不能说他们错了。您必须进入并手动更改它。
在读取 R 中的数据时，我不能强制使用给定的格式吗？

【解决方案3】：

您可以将pandas.read_excel 与datetime.datetime.strptime 结合使用。

import pandas as pd
from datetime import datetime

URL = 'https://www.dropbox.com/s/8gqmq3jx27unsta/example_dates.xlsx?dl=1'

file = (
    pd
    .read_excel(
        io=URL, 
        parse_date=True,
        date_parser=lambda x: datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y'),
    )
)

【讨论】：