Comment Pandas peut-il convertir efficacement des dates de style Excel en objets DateTime ?

Conversion de dates de style Excel avec Pandas

De nombreuses sources de données, y compris les fichiers XML, peuvent stocker des dates au format de date de style Excel, représenté par nombres à virgule flottante. Ces nombres représentent le nombre de jours depuis une date de base spécifiée, généralement le 1er janvier 1900 ou le 30 décembre 1899. La conversion de ces nombres en objets datetime réguliers peut être un défi courant.

Pandas Datetime Conversion

Pandas fournit une solution puissante pour convertir les dates de style Excel. En utilisant les méthodes pandas.TimedeltaIndex et pandas.DataFrame, vous pouvez transformer de manière transparente ces nombres en valeurs datetime lisibles.

Implémentation

L'extrait de code suivant illustre le processus de conversion :

import datetime as dt
import pandas as pd

# Create a DataFrame with an 'date' column containing Excel style dates
df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]})

# Construct a TimedeltaIndex from the dates and add it to a datetime object
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

Dans cet exemple, le TimedeltaIndex est construit en utilisant le paramètre unit='d', indiquant que les nombres représentent les jours. La date de base par défaut est le 1er janvier 1900.

Considérations supplémentaires

Certaines applications Excel peuvent utiliser une date de base différente, comme le 30 décembre 1899. Dans de tels cas , vous pouvez spécifier la date de base souhaitée dans le constructeur datetime.

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

En employant Pandas' capacités de manipulation de date, vous pouvez convertir efficacement et précisément les dates de style Excel en objets datetime pour une analyse et un traitement ultérieurs des données.

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