如何以dayfirst条件读取excel？

Question

我正在尝试通过 pandas 读取 excel。我有一个格式为 DD/MM/YYYY 的日期列。Pandas 会自动将其读取为月份第一，据我所知，没有像 read_csv 那样的 dayfirst 函数。有没有办法在指定日期格式的同时执行 read_excel ？

xlxs_data = pd.DataFrame()
df = pd.read_excel('new.xlsx')
xlsx_data = xlxs_data.append(df, ignore_index=True, dayfirst=True)

TypeError: append() got an unexpected keyword argument 'dayfirst'

Answer 1

周界在 pandas 1.1.4 版本中dayfirst不起作用。read_excel文档指出“对于非标准日期时间解析，请在 pd.read_excel 之后使用 pd.to_datetime”。

所以读入你的数据

df = pd.read_excel('new.xlsx', engine="openpyxl")

然后用这个

pd.to_datetime(df['col_name'], dayfirst=True)

或这个

pd.to_datetime(df['col_name'], format='%d/%m/%Y')

有关格式代码的一些信息可以在这里找到https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior

请记住，Pandas 以 ISO 格式 YYYY-MM-DD 显示日期。如果要转换为不同的格式，则需要将日期时间对象转换为字符串。但如果这样做，您将失去日期时间对象的所有功能，因此最好在导出期间执行此操作。

PANDAS 2 更新

这个答案对于 Pandas 2.0.3 仍然适用

但自从 Pandas 2.0pd.read_excel现在有了一个date_format可能有效的参数。但文档确实说“对于任何更复杂的内容，请作为对象读入，然后to_datetime()根据需要应用。” 所以使用时可能会有一些限制date_format。

Answer 2

您可以将dayfirst=True其作为参数传递给read_excel，尽管文档没有声明这是它可以识别的参数，但它接受 kwargs 并将解决您的问题：

df = pd.read_excel('new.xlsx', dayfirst=True)