Pandas は Excel スタイルの日付を標準の Datetime オブジェクトにどのように変換できますか?

Pandas を使用した Excel スタイルの日付の変換

XML ファイルを操作する場合、42580.3333333333 などの Excel スタイル形式のタイムスタンプが発生することがあります。幸いなことに、Pandas はこれらの数値を通常の datetime オブジェクトに変換する簡単な方法を提供します。

この変換を実行するには、TimedeltaIndex とスカラー datetime という 2 つの主要なコンポーネントを利用します。 TimedeltaIndex は Excel スタイルの float 値から作成され、特定の日付からの日数を表します。この TimedeltaIndex を 1900 年 1 月 1 日のスカラー日時に追加することで、タイムスタンプを対応する日付と時刻に効果的に調整します。

このプロセスを示す例は次のとおりです。

import pandas as pd
import datetime as dt

df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]})
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

print(df)

出力:

           date                  real_date
0  42580.333333 2016-07-31 07:59:59.971200
1  10023.000000 1927-06-12 00:00:00.000000

または、次の日付を扱う場合は、 1899 年 12 月 30 日に始まる Excel の日付システムでは、次のように変換を調整できます:

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

この修正により、日付が Excel の内部日付システムに合わせられ、正確な日付変換が保証されます。

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