Wie können Pandas Daten im Excel-Stil in Python-Datetime-Objekte konvertieren?

Daten im Excel-Stil mit Pandas konvertieren

Im Zusammenhang mit der Datenanalyse kann es vorkommen, dass XML-Dateien Datumsangaben im Excel-Stil enthalten Format, dargestellt als Dezimalzahlen. Pandas, eine vielseitige Datenbearbeitungsbibliothek für Python, bietet eine unkomplizierte Lösung zum Konvertieren dieser numerischen Werte in Standard-Datums-/Uhrzeitobjekte.

Konvertierungsprozess:

Um die Excel- Um das Datum mithilfe von Pandas in ein Datetime-Objekt umzuwandeln, können die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1. Erstellen Sie einen TimedeltaIndex aus dem Datum im Excel-Stil: Erstellen Sie mit pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') einen TimedeltaIndex aus der numerischen Darstellung des Datums.
2. Fügen Sie den TimedeltaIndex hinzu zu einer skalaren Datumszeit: Fügen Sie den TimedeltaIndex zu einer skalaren Datumszeit hinzu, die den Referenzpunkt darstellt. Für Datumsangaben im Excel-Stil ist dieser Referenzpunkt 1900-01-01.

Codebeispiel:

import datetime as dt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': [42580.333333, 10023]})
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

Dieser Prozess konvertiert die numerischen Datumsangaben in datetime-Objekte, wobei die Zeitzoneninformationen (falls vorhanden) erhalten bleiben.

Zusätzlich Hinweis:

Je nach Excel-Version kann der Bezugspunkt für die numerischen Datumsangaben unterschiedlich sein. Für Excel-Versionen, die nach dem 01.01.1900 veröffentlicht wurden, ist der Referenzpunkt der 30.12.1899 (wie im bereitgestellten Beispiel ersichtlich). Es ist wichtig, den geeigneten Referenzpunkt basierend auf der Excel-Version zu berücksichtigen, die zum Generieren der Daten verwendet wurde.

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