將日期（excel格式）的數字表示轉換爲python日期和時間，然後將它們拆分爲兩個單獨的數據幀列在pandas中

Question

我正在導入電子表格中的一些數據。這是在一個數據幀，但日期是在一個數字表示或格式

41516.43 

首先，我想將其轉換爲日期和時間對象

date_val = 30/08/2013 10:13:26 AM 

然後我想分裂date_val進入日期和時間分開，並將它們放置在單獨列在我的數據幀（DF）

| **original date** | **date**  | **time** | 
41516.43    30/08/2013  10:13:26 AM 

Answer 1

從another question在一起湊合：

In [11]: s = pd.Series([41516.43]) 

In [12]: from xlrd.xldate import xldate_as_tuple 

In [13]: from datetime import datetime 

In [14]: s.apply(lambda x: datetime(*xldate_as_tuple(x, 0))) 
Out[14]: 
0 2013-08-30 10:19:12 
dtype: datetime64[ns] 

注意：可能略有不同是由於您給予的浮動四捨五入。

和"bare-knuckle no-seat-belts use-at-own-risk"版本：

In [21]: pd.Timestamp('1899-12-30') + (pd.offsets.Day(1).nanos * s).astype(np.timedelta64) 
Out[21]: 
0 2013-08-30 10:19:12 
dtype: datetime64[ns] 

我認爲這是一般最好做分析的日期，而使用read_excel。