首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从excel读取日期时,DateTime转换不起作用

可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 数据格式不匹配:Excel中的日期可能采用了不同的格式,例如"yyyy-mm-dd"、"mm/dd/yyyy"等。在读取数据时,需要确保将Excel中的日期格式与代码中的日期格式进行匹配,否则转换会失败。
  2. 数据类型错误:在读取Excel数据时,需要确保将日期列的数据类型设置为DateTime类型,以便正确地进行转换。如果将日期列的数据类型设置为其他类型(如字符串),则转换会失败。
  3. 日期数值错误:Excel中的日期被存储为数值类型,表示自1900年1月1日以来的天数。在进行日期转换时,需要确保将Excel中的日期数值正确地转换为DateTime类型。

解决这个问题的方法有以下几种:

  1. 使用合适的日期格式:在读取Excel数据之前,可以通过设置Excel单元格的日期格式,确保日期格式与代码中的日期格式匹配。可以尝试使用"yyyy-mm-dd"或"mm/dd/yyyy"等常见的日期格式。
  2. 设置正确的数据类型:在读取Excel数据时,确保将日期列的数据类型设置为DateTime类型,以便正确地进行转换。可以使用相关的Excel库或工具,如EPPlus、NPOI等,来读取Excel数据并设置数据类型。
  3. 进行日期数值转换:如果Excel中的日期被存储为数值类型,需要将其转换为DateTime类型。可以使用DateTime.FromOADate方法将Excel中的日期数值转换为DateTime类型。

总结起来,解决从Excel读取日期时DateTime转换不起作用的问题,需要确保日期格式匹配、数据类型设置正确,并进行必要的日期数值转换。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandas读取日期后格式变成XXXX-XX-XX 00:00:00?(文末赠书)

问了一个Pandas处理Excel的问题。问题如下:pandas读取了XXXX-XX-XX的日期后变成XXXX-XX-XX 00:00:00 有什么方式可以读取不改变日期格式吗?...**使用 datetime.strptime**:如果你在从字符串转换日期不想添加默认的时间部分,可以手动使用 datetime.strptime 方法来转换。...读取 Excel 文件指定格式:当读取 Excel 文件,可以使用 pandas.read_excel 方法的 date_parser 参数来指定日期列的格式。...通过这些方法,你可以根据需要读取日期,而不会让 pandas 自动更改日期格式。记住,如果你之后需要进行日期时间运算,可能需要将日期转换为正确的 datetime 类型。...在将日期数据保存到 Excel 文件,Pandas 默认会将日期时间保存为完整的日期时间格式,包括小时、分钟和秒。

21410

Python批量处理Excel数据后,导入SQL Server

; 有一列数据需要进行日期格式转换。...import create_engine import pymssql 2.3 读取excel数据 读取数据比较简单,直接调用pandas的read_excel函数即可,如果文件有什么特殊格式,比如编码.../1/6 # 推算出 excel 天数转短日期1899.12.30开始计算 start = date(1899,12,30) # 将days转换成 timedelta 类型...offset 这里比较难想的就是天数计算起始日期,不过想明白后,其实也好算,excel中我们可以直接将日期天数转成短日期,等式已经有了,只有一个未知数x,我们只需列一个一元一次方程即可解出未知数x...(time,'%d/%b/%Y %H:%M') # 转换成指定日期格式 common_date = datetime.strftime(time_format, '%Y-%m-%d')

4.5K30

.net NPOI Excel导入:时间格式2022526导入变成26-5月-2022

1、问题由来 在做一个导入的需求,测试导入模板,无论导入模板里的日期设置成何种日期格式到代码中都会提示有不正确的格式化数据,加断点调试发现,导入的日期如:Excel表格中是2022/5/26,断点看到的却是...2、解决方案 网上查询了几种解决方案,有导入的数据列格式判断转换日期格式强转等等,都没什么效果,最后解决的方法如下: // NPOI导入日期格式处理 string mytime = dateStr.Trim...(); // dateStr为Excel导入的日期值 IFormatProvider culture = new CultureInfo("zh-CN", true); string[] expectedFormats...= { "dd-M月-yyyy" }; DateTime dateTime; if(DateTime.TryParseExact(mytime, expectedFormats, culture, DateTimeStyles.AllowInnerWhite...; } // 新的 mytime 即为处理后的导入日期格式化后的字符串值 3、参考文档 1)C# NPOI 读取日期格式数据不准确问题 以上就是.net NPOI Excel导入:时间格式2022/5/

11410

如何将 Python datetime.datetime 转换Excel 序列号?

但是,当涉及到与其他应用程序(例如Microsoft Excel)的互操作性,我们经常会遇到将Python日期时间对象转换Excel的串行日期数字格式的需求。...在本文中,我们将探讨如何执行这种转换并弥合 Python 和 Excel 之间的差距。 了解 Excel 序列日期编号 在深入研究代码之前,让我们简要了解一下什么是 Excel 序列号。...将日期时间.日期时间转换Excel 序列号 要将 Python datetime.datetime 对象转换Excel 序列号,我们需要遵循两个步骤的过程: 第 1 步: 计算目标日期Excel...datetime 模块提供了许多用于处理日期和时间的函数,包括: datetime.now() − 返回当前日期和时间 datetime.fromordinal() − 将序列号转换datetime...结论 总之,本文提供了将Python的datetime.datetime对象转换Excel的序列号数字格式的综合指南。我们首先了解了 Excel 序列号的概念及其在 Excel 中表示日期的重要性。

25220

dotnet OpenXML 解析 PPT 图表 解析日期时间表示内容

在 OpenXML 里的图表存放的日期时间很多存放的是数值,需要进行转换才能获取到用户可见的字符串 日期在 OpenXML 里可以使用数值存放,需要根据数值和格式化字符串转换为用户可见的字符串 如以下的...可以本文最后获取到测试的文件和所有代码 在以上的测试的文档,类别的内容是日期,存储代码如上。在开始解析之前,需要了解 PPT 的图表的日期存放格式。...这个存放格式有两套,分别是使用 1904 作为基础和使用 1900 作为基础的时间,和 Excel 存储日期相同,请看 Date systems in Excel 为了了解当前的图表采用的基础时间,先读取...false; 根据 ECMA 376 的第 21.2.2.38 章的描述,在 Date1904 属性设置为 true ,将采用 1904 作为基础的日期。...= null) { // 这个公式表示是 Excel 哪个数据获取的,获取的方式比较复杂。

60440

多个数据源中提取数据进行ETL处理并导入数据仓库

在本次实战案例中,我们使用Python的pandas库和pymongo库来读取MySQL数据库、MongoDB数据库和Excel文件中的数据,并将其转换为DataFrame对象,如下所示: import...Excel文件中的客户数据读取为DataFrame对象,并可以使用pandas提供的各种方法进行数据处理和转换。...在本次实战案例中,我们需要对三个数据源中提取的数据进行一些处理和转换,包括: 将MySQL数据库中的销售日期转换日期类型,并提取出销售额的前两位作为销售分类。...将MongoDB数据库中的行为时间转换日期类型,并提取出日期、小时、分钟等信息作为新的列。 对Excel文件中的客户数据进行清洗和整理,去除重复项,并将客户名称转换为大写字母格式。...下面是针对这些数据转换需求的代码实现: # 将MySQL中的销售日期转换日期类型,并提取销售额的前两位作为销售分类 df_mysql['sales_date'] = pd.to_datetime(df_mysql

1.4K10

时间序列 | 字符串和日期的相互转换

在数据处理过程中,难免会遇到日期格式,特别是外部读取数据到jupyter或其他python编译器中,用于数据处理分析。...若读取excel文档还能保留原本日期时间格式,但有时却差强人意,读取后为字符串格式,尤其是以csv格式存储的数据。此时就需要用到字符串转日期格式。 ?...() --转换成DatetimeIndex pandas通常是用于处理成组日期的,不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列。...类型的转换 还是需要datetime模块将其转换日期格式 >>> from datetime import datetime >>> y,m,d = t[0:3] >>> datetime(y,m,d...(值0到6,星期天为0)weekday number %W 每年的第几周,把星期一做为第一天(值0到53) Week number (Monday first weekday) %x 标准的日期

6.9K20

带公式的excel用pandas读出来的都是空值和0怎么办?——补充说明_日期不是日期

时候,日期不是日期格式是数字或常规,显示的是四个数字,python读取出来的也是数字,写入数据库的也是数字而不是日期 附上读取带公式的excel的正文链接: https://blog.csdn.net.../qq_35866846/article/details/102672342 读取函数rd_exel循环之前先处理日期 sheet1.Cells(2,3).NumberFormatLocal = "yyyy...Time’, True)) 是一个时间模块,我本来以为是pandas里的datetime模块没导入得到问题,几经周折发现错误在excel里面,也就是win32com.clien模块 解决办法: 1....再导入个模块 win32timezone import win32timezone 2.这时已经可以读出来了,但是处理的时候还是有点儿问题,先转化成字符串str,再去处理 注意把整列转换成字符串,否则...里转 方法①没成功,有想到办法的可以评论里写出来, 再贴一下定义读取excel的函数代码 附上读取带公式的excel的正文链接: https://blog.csdn.net/qq_35866846/

1.5K20

Pandas库常用方法、函数集合

读取 写入 read_csv:读取CSV文件 to_csv:导出CSV文件 read_excel读取Excel文件 to_excel:导出Excel文件 read_json:读取Json文件 to_json...:导出数据为latex格式 read_sas:读取sas格式数据(一种统计分析软件数据格式) read_spss:读取spss格式数据(一种统计分析软件数据格式) read_stata:读取stata格式数据...pandas.plotting.autocorrelation_plot:绘制时间序列自相关图 pandas.plotting.bootstrap_plot:用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数,中间范围等 pandas.plotting.lag_plot:绘制滞图...to_datetime: 将输入转换Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围...infer_freq: 推断时间序列的频率 tz_localize: 设置时区 tz_convert: 转换时区 dt: 用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name:

25110

Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(二)基本框架和年龄计算

基本框架 项目任务: 每个人的体能测试有单杠、仰卧起坐、30米x2蛇形跑、3000米跑四个项目,外加体型是否合格(BMI身体质量指数或者PBF体脂百分比),每项原始测试数据,通过不同项目各自规定的标准转换成...通过读取Excel表上该行人员的性别、年龄、海拔数据(计算3000米跑才需要,其它项目不需要),和原始成绩,去查询该项“成绩计算标准表”,得到对应的分数,将分数写入该项目“换算成绩”一列中。...所以要能够及时验证计算的正确性,就将计算的几个要素一开始就纳入进来,性别、海拔、原始成绩都可以直接读取,但是年龄是动态的,不同时间组织的考核,人员的年龄会可能不同,最佳方式就是通过出生日期,即时计算出人员在考核的年龄...import openpyxl # 导入openpyxl模块 import datetime as dt # 打开Excel文件'通用训练课目考核成绩计算.xlsx' wb=openpyxl.load_workbook...(born): '''由出生日期计算年龄,精确到天''' today =dt.datetime.today() #程序运行时的时间,即现在的时间 # today = today.replace

1.1K00

深入Pandas基础到高级的数据处理艺术

在处理Excel数据,Pandas为我们提供了强大而灵活的工具,使得读取、写入和操作Excel文件变得轻而易举。 安装Pandas 首先,让我们确保已经安装了Pandas。...# 将某列转换为整数类型 df['column_name'] = df['column_name'].astype(int) # 将某列转换日期类型 df['date_column'] = pd.to_datetime...# 将日期列设置为索引 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) df.set_index('date_column', inplace...结语 Pandas是Python中数据处理领域的一颗明星,它简化了Excel读取数据到进行复杂数据操作的过程。通过学习Pandas,你将能够更高效地处理和分析数据,提升工作效率。...基础的数据读取、操作到高级的数据处理和分析,Pandas提供了丰富的功能,能够满足各种数据处理需求。

24320

Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(二)基本框架和年龄计算

基本框架 项目任务: 每个人的体能测试有单杠、仰卧起坐、30米x2蛇形跑、3000米跑四个项目,外加体型是否合格(BMI身体质量指数或者PBF体脂百分比),每项原始测试数据,通过不同项目各自规定的标准转换成...通过读取Excel表上该行人员的性别、年龄、海拔数据(计算3000米跑才需要,其它项目不需要),和原始成绩,去查询该项“成绩计算标准表”,得到对应的分数,将分数写入该项目“换算成绩”一列中。...所以要能够及时验证计算的正确性,就将计算的几个要素一开始就纳入进来,性别、海拔、原始成绩都可以直接读取,但是年龄是动态的,不同时间组织的考核,人员的年龄会可能不同,最佳方式就是通过出生日期,即时计算出人员在考核的年龄...import openpyxl # 导入openpyxl模块 import datetime as dt # 打开Excel文件'通用训练课目考核成绩计算.xlsx' wb=openpyxl.load_workbook...(born): '''由出生日期计算年龄,精确到天''' today =dt.datetime.today() #程序运行时的时间,即现在的时间 # today = today.replace

1.7K10
领券