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用Pandas 解析Excel 樣式日期
首頁 後端開發(fā) Python教學(xué) Pandas 如何有效率地解析 Excel 風(fēng)格的日期?

Pandas 如何有效率地解析 Excel 風(fēng)格的日期?

Nov 26, 2024 am 02:56 AM

How Can Pandas Efficiently Parse Excel-Style Dates?

用Pandas 解析Excel 樣式日期

處理資料集時(shí),經(jīng)常會(huì)遇到Excel 樣式格式的日期,其中浮點(diǎn)數(shù)表示數(shù)字自特定紀(jì)元日期以來的天數(shù)。 Pandas 提供了一種便捷的方法將這些數(shù)字轉(zhuǎn)換為常規(guī)日期時(shí)間對(duì)象,從而實(shí)現(xiàn)無縫資料操作和分析。

在提供的內(nèi)容中概述的情況下,目標(biāo)是解析包含 Excel 樣式的日期的 XML 文件,如42580.3333333333。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),Pandas 提供了一個(gè)使用TimedeltaIndex 的簡(jiǎn)單解決方案:

import pandas as pd
import datetime as dt

df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]})

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

此程式碼從浮點(diǎn)值建構(gòu)一個(gè)TimedeltaIndex 並將其添加到1900 年1 月1 日的標(biāo)量日期時(shí)間中,有效地將Excel 日期轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間

但是,要注意的是,Excel使用的紀(jì)元日期與標(biāo)準(zhǔn)日期時(shí)間物件略有不同,因此結(jié)果日期可能需要相應(yīng)調(diào)整。為了解決這個(gè)問題,可以如下修改程式碼:

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

這可確保 Excel 樣式日期轉(zhuǎn)換為正確的日期時(shí)間值,從而在 Pandas 框架內(nèi)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的資料處理和分析。

以上是Pandas 如何有效率地解析 Excel 風(fēng)格的日期?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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