如何使用 dayfirst 条件 read_excel？

Question

我正在尝试 read_excel 到 pandas。我有一个格式为 DD/MM/YYYY 的日期列。 Pandas 会自动将其作为月首阅读，据我所知，没有像 read_csv 那样的日首功能。有没有办法在指定日期格式时执行 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

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

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

Answer 2

dayfirst 边界不适用于 pandas 版本 1.1.4 中的 read_excel。文档声明“对于非标准日期时间解析，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)

或者这个

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

可以在此处找到有关格式代码的一些信息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 datetime 对象的所有功能，因此最好在导出期间这样做。

如何使用 dayfirst 条件 read_excel？

How to read_excel with a dayfirst condition?

python

pandas