Question

我有以下格式的股票行情数据：

40289.65972
40289.66319
40289.66667

并且Excel能够神奇地将它们转换为：

4/22/14 3:50 PM
4/22/14 3:55 PM
4/22/14 4:00 PM

通过＆＃34;格式化单元格＆＃34;

如何在pandas中进行相同的转换？

Answer 1

上面链接中提到的解决方案有效，所以我将在此处重新发布该代码段。谢谢！

import datetime

def minimalist_xldate_as_datetime(xldate, datemode):
    # datemode: 0 for 1900-based, 1 for 1904-based
    return (
        datetime.datetime(1899, 12, 30)
        + datetime.timedelta(days=xldate + 1462 * datemode)
    )

Answer 2

要留在熊猫（快速邪恶）中，请使用to_timedelta（）

import pandas as pd
# should get  7/7/1988 1:26:24 a.m. (https://support.microsoft.com/en-us/kb/214094)
pd.to_datetime('1899-12-30') + pd.to_timedelta(32331.06, 'D')

产生 Timestamp('1988-07-07 01:26:24') 如果你有一个充满excel-float-dates的数据框，你可以转换整个东西：

df['BetterDT'] = pd.to_datetime('1899-12-30') + pd.to_timedelta(df.ExecDate, 'D')

Answer 3

Excel认为1900是闰年，所以要小心你要翻译的内容： http://spreadsheetpage.com/index.php/oddity/the_intentional_date_bug/

在熊猫中转换日期/时间

3 个答案: