python读取excel日期错误

在使用Python读取Excel数据时，经常会遇到日期格式的数据。然而，由于Excel表格中日期数据的存储方式与Python中日期数据的存储方式不同，所以在读取Excel表格中的日期数据时常常会出现各种问题，比如日期格式的转换错误、日期读取不完整等。因此，本文将介绍Python读取Excel日期的相关知识与注意事项。

一、Excel日期的存储方式

在Excel中，日期是以日期序列值的形式存储的。这个日期序列值是一个整数，表示从1900年1月1日开始到现在的天数。例如，2019年1月1日的日期序列值为43466，2019年1月2日的日期序列值为43467。

但需要注意的是，Excel中存在日期序列值的起始日期为1900年1月1日，这意味着如果你在使用datetime函数将日期序列值转换为日期格式时，需要设置一个额外的参数。正确的转换方式为：

```python

import datetime

date = datetime.datetime(1899, 12, 30) + datetime.timedelta(days=excel_date)

```

其中，通过datetime.datetime(1899, 12, 30)来表示起始的日期序列值，因为Excel在计算日期序列值时，将1900年1月1日作为第1天，而我们实际上需要的是以1899年12月30日作为第1天的日期序列值。再通过datetime.timedelta(days=excel_date)的方式，将日期序列值转换为日期格式。

二、读取Excel日期的正确方法

1. 使用pandas库读取Excel日期

pandas库是Python中常用的数据处理库，可以方便地读取Excel表格中的数据。在使用pandas库时，需要注意以下几个问题：

- 读取Excel数据时，需要将日期列指定为datetime类型；

- pandas默认情况下会将Excel中的日期列按照序列值读取，因此需要设置参数来将其转换为日期格式；

- pandas中日期的格式化方式为：YYYY-MM-DD HH:MM:SS。

下面是读取Excel日期的代码示例：

```python

import pandas as pd

data = pd.read_excel('example.xlsx', parse_dates=['Date'], date_parser=pd.to_datetime)

```

其中，parse_dates参数用于设置需要转换为日期格式的列，date_parser参数指定日期格式的转换方法，pd.to_datetime是pandas中预先定义的一个日期转换器。

2. 使用xlrd库读取Excel日期

xlrd库是Python中常用的读取Excel数据的库。在使用xlrd库读取Excel日期时，需要注意以下几个问题：

- 在读取Excel日期时，xlrd会将日期序列值转换为浮点数，因此需要手动转换为日期格式；

- 与pandas不同，xlrd中的日期格式化方式为：datemode = 0表示1900年1月1日起始的日期序列值，datemode = 1表示1904年1月1日起始的日期序列值，需要根据实际情况进行设置。

下面是使用xlrd库读取Excel日期的代码示例：

```python

import xlrd

import datetime

workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')

sheet = workbook.sheet_by_index(0)

excel_date = sheet.cell_value(1, 1)

date = datetime.datetime(1899, 12, 30) + datetime.timedelta(days=excel_date)

print(date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

```

在这个例子中，首先使用xlrd.open_workbook函数打开Excel表格，然后通过sheet_by_index函数获取第一个sheet。接着使用cell_value函数获取单元格的值，将Excel中的日期序列值转换为日期格式。

三、注意事项

在使用Python读取Excel日期时，需要注意以下几点：

1. 不同的库中，处理日期的方法并不相同，需要根据实际情况进行选择；

2. Excel中日期的格式化与Python中日期的格式化不同，需要进行转换；

3. Excel中的日期序列值起始时间不同，需要根据实际情况进行设置；

4. 在处理大量日期数据时，可能会出现性能问题。

四、总结

本文介绍了Python读取Excel日期的相关知识与注意事项。需要注意的是，不同的库中处理日期的方法并不相同，需要根据实际情况进行选择；同时，需要注意Excel中日期的格式化与Python中日期的格式化不同，需要进行转换。在真正处理大量日期数据时，可能会出现性能问题，需要注意优化。

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