Konvertieren von Datteln mit Pandas

Wenn Daten aus Excel-Dateien analysiert werden, können Sie Daten als Floating-Punkt-Nummern abstellen, z. B. 42580.333333333. Pandas bietet eine bequeme Möglichkeit, diese Excel -Daten in regelmäßige DateTime -Objekte umzuwandeln.

, um dies zu tun, können Sie aus den Excel -Datumsnummern einen TimedeltaNdex erstellen und das Skalardatensatz für 1900,1,1 zum Index hinzufügen. Dadurch werden die Excel -Daten in die entsprechenden DateTime -Objekte konvertiert:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]})
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d')   pd.datetime(1900, 1, 1)

ist jedoch wichtig zu beachten, dass Excel ein verwendet. Das unterschiedliche Datumssystem als Pandas, wobei die Epoche am 30. Dezember 1899 anstelle von 1. Januar 1900 ist. Um dies zu berücksichtigen, müssen Sie möglicherweise das Startdatum anpassen:

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