使用Pandas 轉換Excel 風格的日期
在資料解析的過程中,可能會遇到包含Excel 風格的日期時間的XML文件格式,表示為十進制數。 Pandas 是一個用於 Python 的多功能資料操作庫,提供了一個簡單的解決方案,用於將這些數值轉換為標準日期時間物件。
轉換過程:
轉換Excel-使用Pandas 將日期樣式設定為日期時間對象,可以依照下列步驟操作:
- 建立一個來自Excel 樣式日期的TimedeltaIndex: 使用pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d'),根據日期的數字表示建立一個 TimedeltaIndex。
- 將 TimedeltaIndex 加到標量日期時間: 將 TimedeltaIndex 加到表示參考點的標量日期時間。對於 Excel 樣式的日期,此參考點是 1900-01-01。
程式碼範例:
import datetime as dt import pandas as pd df = pd.DataFrame({'date': [42580.333333, 10023]}) df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)
此程序將轉換數字日期到日期時間物件中,保留時區資訊(如果有)。
其他注意:
根據 Excel 版本的不同,數字日期的參考點可能會有所不同。對於 1900 年 1 月 1 日之後發布的 Excel 版本,參考點是 1899 年 12 月 30 日(如提供的範例所示)。根據用於產生日期的 Excel 版本考慮適當的參考點非常重要。
以上是Pandas 如何將 Excel 樣式的日期轉換為 Python 日期時間物件?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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