如何用Python修改Excel中时间列的数据格式?

2026-05-22 04:301阅读0评论SEO资源
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如何用Python修改Excel中时间列的数据格式?

问题场景:需要将下述数据格式进行修改,使其符合2019年5月10日的格式。

原数据格式:

2019-05-10+存储编码+尺寸+数量+交易日期+0+K10Y0190000X+B140+200+2019-05-10+00:00:00+1+K10Y0190000X+B150+200+2019-05-10+00:00:00+2+K10Y0190000X+B165+100+2019-05-10+00:00:00

修改后格式:

2019/05/10+存储编码+尺寸+数量+交易日期+0+K10Y0190000X+B140+200+2019-05-10+00:00:00+1+K10Y0190000X+B150+200+2019-05-10+00:00:00+2+K10Y0190000X+B165+100+2019-05-10+00:00:00

问题场景:需要将下列的交期一列的数据格式更改成2019/05/10

存货编码 尺寸 数量 交期

0 K10Y0190000X B140 200 2019-05-10 00:00:00
1 K10Y0190000X B150 200 2019-05-10 00:00:00
2 K10Y0190000X B165 100 2019-05-10 00:00:00
3 K10Y0190000X B175 300 2019-05-10 00:00:00
4 K10Y0190000X B180 200 2019-05-10 00:00:00
5 K10B02400000 B130 400 2019-06-30 00:00:00
6 K10B02400000 B140 200 2019-06-30 00:00:00
7 K10B02400000 B170 800 2019-06-30 00:00:00
8 K10B02400000 B180 400 2019-06-30 00:00:00
9 K10B02400123 B120 100 2019-06-20 00:00:00

0.导入库

import numpy as np import pandas as pd import time

1. 读取数据

df=pd.DataFrame(pd.read_excel('C:\\Users\\yys\\Desktop\\请购单.xlsx'))

2. 思路:将此列数据提取出来,存为列表,再更改格式,再放回表格中

#for循环选出需要数据,存为列表 t_list=[] for i in df['交期']: i=str(i) t1=time.strptime(i,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") t2=time.strftime("%Y/%m/%d",t1) t_list.append(t2) #将列表添加进原本的表格数据中 df['交货日期']=t_list #删除原本的日期 del df['交期']

3. 输出至新的文件

df4.to_excel('E:\\yys\\请购单_new.xlsx')

数据已经更改成功;

如何用Python修改Excel中时间列的数据格式?

存货编码 尺寸 数量 交货日期

0 K10Y0190000X B140 200 2019/05/10
1 K10Y0190000X B150 200 2019/05/10
2 K10Y0190000X B165 100 2019/05/10
3 K10Y0190000X B175 300 2019/05/10
4 K10Y0190000X B180 200 2019/05/10
5 K10B02400000 B130 400 2019/06/30
6 K10B02400000 B140 200 2019/06/30
7 K10B02400000 B170 800 2019/06/30
8 K10B02400000 B180 400 2019/06/30
9 K10B02400123 B120 100 2019/06/20
10 K10B02400123 B140 100 2019/06/20

补充知识:python 在excel文件中写入date日期数据,如何显示为日期格式而不是数字

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

dateFormat = xlwt.XFStyle() dateFormat.num_format_str = 'yyyy/mm/dd' worksheet.write(0, 0, dt.date.today(),dateFormat)

以上这篇利用python对excel中一列的时间数据更改格式操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易盾网络。

标签:时间数据

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如何用Python修改Excel中时间列的数据格式?

问题场景:需要将下述数据格式进行修改,使其符合2019年5月10日的格式。

原数据格式:

2019-05-10+存储编码+尺寸+数量+交易日期+0+K10Y0190000X+B140+200+2019-05-10+00:00:00+1+K10Y0190000X+B150+200+2019-05-10+00:00:00+2+K10Y0190000X+B165+100+2019-05-10+00:00:00

修改后格式:

2019/05/10+存储编码+尺寸+数量+交易日期+0+K10Y0190000X+B140+200+2019-05-10+00:00:00+1+K10Y0190000X+B150+200+2019-05-10+00:00:00+2+K10Y0190000X+B165+100+2019-05-10+00:00:00

问题场景:需要将下列的交期一列的数据格式更改成2019/05/10

存货编码 尺寸 数量 交期

0 K10Y0190000X B140 200 2019-05-10 00:00:00
1 K10Y0190000X B150 200 2019-05-10 00:00:00
2 K10Y0190000X B165 100 2019-05-10 00:00:00
3 K10Y0190000X B175 300 2019-05-10 00:00:00
4 K10Y0190000X B180 200 2019-05-10 00:00:00
5 K10B02400000 B130 400 2019-06-30 00:00:00
6 K10B02400000 B140 200 2019-06-30 00:00:00
7 K10B02400000 B170 800 2019-06-30 00:00:00
8 K10B02400000 B180 400 2019-06-30 00:00:00
9 K10B02400123 B120 100 2019-06-20 00:00:00

0.导入库

import numpy as np import pandas as pd import time

1. 读取数据

df=pd.DataFrame(pd.read_excel('C:\\Users\\yys\\Desktop\\请购单.xlsx'))

2. 思路:将此列数据提取出来,存为列表,再更改格式,再放回表格中

#for循环选出需要数据,存为列表 t_list=[] for i in df['交期']: i=str(i) t1=time.strptime(i,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") t2=time.strftime("%Y/%m/%d",t1) t_list.append(t2) #将列表添加进原本的表格数据中 df['交货日期']=t_list #删除原本的日期 del df['交期']

3. 输出至新的文件

df4.to_excel('E:\\yys\\请购单_new.xlsx')

数据已经更改成功;

如何用Python修改Excel中时间列的数据格式?

存货编码 尺寸 数量 交货日期

0 K10Y0190000X B140 200 2019/05/10
1 K10Y0190000X B150 200 2019/05/10
2 K10Y0190000X B165 100 2019/05/10
3 K10Y0190000X B175 300 2019/05/10
4 K10Y0190000X B180 200 2019/05/10
5 K10B02400000 B130 400 2019/06/30
6 K10B02400000 B140 200 2019/06/30
7 K10B02400000 B170 800 2019/06/30
8 K10B02400000 B180 400 2019/06/30
9 K10B02400123 B120 100 2019/06/20
10 K10B02400123 B140 100 2019/06/20

补充知识:python 在excel文件中写入date日期数据,如何显示为日期格式而不是数字

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

dateFormat = xlwt.XFStyle() dateFormat.num_format_str = 'yyyy/mm/dd' worksheet.write(0, 0, dt.date.today(),dateFormat)

以上这篇利用python对excel中一列的时间数据更改格式操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易盾网络。

标签:时间数据