Python 2.7.10
尝试过的pandas 0.17.1 - 函数read_excel
尝试过pyexcel 0.1.7 + pyexcel-xlsx 0.0.7 - 函数get_records()
在Python中使用pandas时,可以读取excel文件(格式: xls | xlsx )并保留包含日期或日期+时间的列值为字符串而不是 自动转换 到datetime.datetime
或timestamp
类型?
如果使用pandas无法做到这一点,有人会建议使用备用方法/库来读取 xls | xlsx 文件并将日期列值保留为字符串吗?
对于 pandas 解决方案,尝试df.info()
和结果日期列类型如下所示:
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 117 entries, 0 to 116
Columns: 176 entries, Mine to Index
dtypes: datetime64[ns](2), float64(145), int64(26), object(3)
memory usage: 161.8+ KB
>>> type(df['Start Date'][0])
Out[6]: pandas.tslib.Timestamp
>>> type(df['End Date'][0])
Out[7]: pandas.tslib.Timestamp
尝试/接近1:
def read_as_dataframe(filename, ext):
import pandas as pd
if ext in ('xls', 'xlsx'):
# problem: date columns auto converted to datetime.datetime or timestamp!
df = pd.read_excel(filename) # unwanted - date columns converted!
return df, name, ext
尝试/接近2:
import pandas as pd
# import datetime as datetime
# parse_date = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y%m%d %H')
parse_date = lambda x: x
elif ext in ('xls', 'xlsx', ):
df = pd.read_excel(filename, parse_dates=False)
date_cols = [df.columns.get_loc(c) for c in df.columns if c in ('Start Date', 'End Date')]
# problem: date columns auto converted to datetime.datetime or timestamp!
df = pd.read_excel(filename, parse_dates=date_cols, date_parser=parse_date)
并且还尝试了pyexcel库,但它执行相同的自动魔术转换行为:
尝试/接近3:
import pyexcel as pe
import pyexcel.ext.xls
import pyexcel.ext.xlsx
t0 = time.time()
if ext == 'xlsx':
records = pe.get_records(file_name=filename)
for record in records:
print("start date = %s (type=%s), end date = %s (type=%s)" %
(record['Start Date'],
str(type(record['Start Date'])),
record['End Date'],
str(type(record['End Date'])))
)
答案 0 :(得分:1)
pandas.read_excel(xlsx, sheet, converters={'Date': str})
df['Date'][0].strftime('%Y/%m/%d')
答案 1 :(得分:1)
我遇到了一个相同的问题,除了pandas奇怪地将一些单元格转换为日期时间。我最终手动将每个单元格转换为字符串,如下所示:
def undate(x):
if pd.isnull(x):
return x
try:
return x.strftime('%d/%m/%Y')
except AttributeError:
return x
except Exception:
raise
for i in list_of_possible_date_columns:
df[i] = df[i].apply(undate)
答案 2 :(得分:0)
我尝试(手动)saving the file in a CSV UTF-8 format
,并使用pd.read_csv()
并运行良好。
我尝试了很多方法来用read_excel
处理同一件事。没有为我工作。因此,我猜测read_excel
可能正在更新您无法控制的datetime对象中的字符串。