Pandas - 从 read_excel 转换十进制日期

Question

我已经使用 pandas 转换了一些 csv 文件。我注意到日期现在是十进制格式。但是，我不清楚如何转换为datetime或至少转换为时间戳。

所以转换后的日期看起来像：

42794.741667

我知道小数点之前是从 1900 年开始的天数，但我没有找到任何有关小数点第二部分的信息。很多问题建议直接从read_excel转换：pandas自动转换date。但是，我不能这样做，因为 Excel 文件非常复杂并且没有预定义的结构。

Answer 1

Excel 日期不是从 1970 年开始的日期，而是从 1899 年 12 月 30 日开始的日期。（您可能会想到 Posix 时间戳，即从 1970 年 1 月 1 日起的秒数）。

Excel 将第 1 天报告为 1900 年 1 月 1 日（这意味着纪元为 1899 年 12 月 31 日），但 Excel 还认为 1900 年是闰年，但事实并非如此，因此 Excel 的计数会在 1900 年 1 月 1 日和1900 年 1 月 1 日和 1900 年 2 月 28 日。

这种行为是故意的。早期，Excel 与市场领导者 Lotus 1-2-3 竞争，Lotus 1-2-3 也认为 1900 年是闰年，当人们开始关心它时，它被认为具有太大的破坏性而无法修复。

您可以将 Excel 日期转换为 Python datetime，其pandas理解如下：

>>> import datetime
>>> datetime.datetime(1899,12,30) + datetime.timedelta(days=42794.741667)
datetime.datetime(2017, 2, 28, 17, 48, 0, 28800)

如果将 42794.741667 粘贴到空的 Excel 电子表格中并将其设置为日期格式，则可以确认转换。