Python Pandas - 读取日期列为字符串

我在excel文件中有一些数据，并使用pandas read_excel方法读取它。但是我想读取所有列中的全部数据作为字符串，包括日期列。Python Pandas - 读取日期列为字符串

问题是我想以原始格式保留日期列作为字符串。例如，我在Excel中有'31 .01.2017'，它的格式是日期，我想在我的数据框中有'31 .01.2017'。

我认为使用dtype = str的read_excel的dytpes参数是正确的方法。但熊猫然后读取日期列日期时间，然后将其转换为字符串。所以最后我在我的数据框中总是有'2017-01-31 00:00:00'。

有没有办法做到这一点？

2017-10-11 nova

df['date_column'] = df['date_column'].dt.strftime('%d.%m.%Y')

2017-10-11 16:27:45

问题是，在阅读数据后，我不知道什么原始日期格式是 – nova

我不知道什么是犹豫不只是通过打开文件来查看日期格式，然后使用'strftime'，似乎效率低下。在这点上你有几个选择。如果参数'converters = {'Date'：str}'不起作用，那么在读取excel之前先转换为csv。 –

但是我怎样才能查看格式是什么？你的意思是打开一些其他包的文件，或者我想念一些东西... – nova

正如您试图将日期列保留在初始类型中，以下代码可能会对您有所帮助。在我们插入变量“的cols”的所有列，除了日期列，然后在下面两行的第一行，我们只是改变了其他列的类型：

cols=[i for i in df.columns if i not in ["Date_column"]] 

for col in cols: 
    df[col]=df[col].astype('category')

希望它能帮助！ :-)

2017-10-12 08:51:00 VickyK

但是你正在遍历（！）读取excel文件之后的数据帧。在阅读文件时发生问题。因此，您的数据框中存储了日期，并且它们已经丢失了初始格式 – nova

而实际上将所有其他列的类型更改为分类的意义何在？ – nova

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