Wie konvertiere ich Gleitkommadaten im Excel-Stil in Pandas Datetime-Objekte?

Konvertieren von Datumsangaben im Excel-Stil mit Pandas

Beim Parsen von Datumsangaben aus Excel-Dateien stoßen Sie möglicherweise auf Datumsangaben, die als Gleitkommazahlen dargestellt werden, z. B. 42580.3333333333. Pandas bietet eine praktische Möglichkeit, diese Excel-Daten in reguläre Datums-/Uhrzeitobjekte umzuwandeln.

Dazu können Sie einen TimedeltaIndex aus den Excel-Datumszahlen erstellen und dem Index die skalare Datums- und Uhrzeitangabe für 1900,1,1 hinzufügen. Dadurch werden die Excel-Daten in die entsprechenden Datums-/Uhrzeitobjekte 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)

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Excel ein anderes Datumssystem als Pandas verwendet, wobei die Epoche der 30. Dezember 1899 statt der 1. Januar ist , 1900. Um dies zu berücksichtigen, müssen Sie möglicherweise das Startdatum anpassen:

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

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