Как мне сказать пандам не анализировать даты из Excel (оставить строку как есть)? Я перепробовал все варианты dytpe и ко ⇐ Python
-
Гость
Как мне сказать пандам не анализировать даты из Excel (оставить строку как есть)? Я перепробовал все варианты dytpe и ко
Вот как выглядит мой файл Excel:
| СНет | Дата | | 1 | 28.02.2024 | | 2 | 29.02.2024 | |3 | 03.01.2024|
и т. д.
Поэтому, когда я читаю эти данные в pandas, я хочу, чтобы эта строка даты была сохраняется, как в кадре данных pandas. Я не хочу, чтобы панды вносили какие-либо изменения на нем, например, конвертировать в 2024-2-28
В [1]: импортируйте панд как pd В [2]: df = pd.read_excel('a.xlsx') В [3]: df Выход[3]: сноу свидание 0 1 28.02.2024 1 2 2024-02-29 2 3 01.03.2024 3 4 2024-03-02 4 5 03.03.2024 5 6 04.03.2024 6 7 5 марта 2024 г. 7 8 06.03.2024 8 9 07.03.2024 9 10 8 марта 2024 г. В [4]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=object) В [5]: df Выход[5]: сноу свидание 0 1 28.02.2024 1 2 2024-02-29 2 3 01.03.2024 3 4 2024-03-02 4 5 03.03.2024 5 6 04.03.2024 6 7 5 марта 2024 г. 7 8 06.03.2024 8 9 07.03.2024 9 10 8 марта 2024 г. В [6]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=string) -------------------------------------------------- ------------------------- NameError Traceback (самый последний вызов — последний) Ячейка In[6], строка 1 ----> 1 df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=string) NameError: строка имени не определена В [7]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=str) В [8]: df Выход[8]: сноу свидание 0 1 2024-02-28 00:00:00 1 2 2024-02-29 00:00:00 2 3 01.03.2024 00:00:00 3 4 2024-03-02 00:00:00 4 5 03.03.2024 00:00:00 5 6 04.03.2024 00:00:00 6 7 05.03.2024 00:00:00 7 8 06.03.2024 00:00:00 8 9 2024-03-07 00:00:00 9 10 08.03.2024 00:00:00 В [9]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype="string") В [10]: df Выход[10]: сноу свидание 0 1 2024-02-28 00:00:00 1 2 2024-02-29 00:00:00 2 3 01.03.2024 00:00:00 3 4 2024-03-02 00:00:00 4 5 03.03.2024 00:00:00 5 6 04.03.2024 00:00:00 6 7 05.03.2024 00:00:00 7 8 06.03.2024 00:00:00 8 9 2024-03-07 00:00:00 9 10 08.03.2024 00:00:00 В [11]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=object, parse_dates=False) В [12]: df Выход[12]: сноу свидание 0 1 28.02.2024 1 2 2024-02-29 2 3 01.03.2024 3 4 2024-03-02 4 5 03.03.2024 5 6 04.03.2024 6 7 5 марта 2024 г. 7 8 06.03.2024 8 9 07.03.2024 9 10 8 марта 2024 г. В [13]: df = pd.read_excel('a.xlsx', Converters = {'date': str}) В [14]: df Выход[14]: сноу свидание 0 1 2024-02-28 00:00:00 1 2 2024-02-29 00:00:00 2 3 01.03.2024 00:00:00 3 4 2024-03-02 00:00:00 4 5 03.03.2024 00:00:00 5 6 04.03.2024 00:00:00 6 7 05.03.2024 00:00:00 7 8 06.03.2024 00:00:00 8 9 2024-03-07 00:00:00 9 10 08.03.2024 00:00:00 Я пробовал все значения параметра dtype, а также пробовал использовать конвертеры.
Вот как выглядит мой файл Excel:
| СНет | Дата | | 1 | 28.02.2024 | | 2 | 29.02.2024 | |3 | 03.01.2024|
и т. д.
Поэтому, когда я читаю эти данные в pandas, я хочу, чтобы эта строка даты была сохраняется, как в кадре данных pandas. Я не хочу, чтобы панды вносили какие-либо изменения на нем, например, конвертировать в 2024-2-28
В [1]: импортируйте панд как pd В [2]: df = pd.read_excel('a.xlsx') В [3]: df Выход[3]: сноу свидание 0 1 28.02.2024 1 2 2024-02-29 2 3 01.03.2024 3 4 2024-03-02 4 5 03.03.2024 5 6 04.03.2024 6 7 5 марта 2024 г. 7 8 06.03.2024 8 9 07.03.2024 9 10 8 марта 2024 г. В [4]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=object) В [5]: df Выход[5]: сноу свидание 0 1 28.02.2024 1 2 2024-02-29 2 3 01.03.2024 3 4 2024-03-02 4 5 03.03.2024 5 6 04.03.2024 6 7 5 марта 2024 г. 7 8 06.03.2024 8 9 07.03.2024 9 10 8 марта 2024 г. В [6]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=string) -------------------------------------------------- ------------------------- NameError Traceback (самый последний вызов — последний) Ячейка In[6], строка 1 ----> 1 df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=string) NameError: строка имени не определена В [7]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=str) В [8]: df Выход[8]: сноу свидание 0 1 2024-02-28 00:00:00 1 2 2024-02-29 00:00:00 2 3 01.03.2024 00:00:00 3 4 2024-03-02 00:00:00 4 5 03.03.2024 00:00:00 5 6 04.03.2024 00:00:00 6 7 05.03.2024 00:00:00 7 8 06.03.2024 00:00:00 8 9 2024-03-07 00:00:00 9 10 08.03.2024 00:00:00 В [9]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype="string") В [10]: df Выход[10]: сноу свидание 0 1 2024-02-28 00:00:00 1 2 2024-02-29 00:00:00 2 3 01.03.2024 00:00:00 3 4 2024-03-02 00:00:00 4 5 03.03.2024 00:00:00 5 6 04.03.2024 00:00:00 6 7 05.03.2024 00:00:00 7 8 06.03.2024 00:00:00 8 9 2024-03-07 00:00:00 9 10 08.03.2024 00:00:00 В [11]: df = pd.read_excel('a.xlsx', dtype=object, parse_dates=False) В [12]: df Выход[12]: сноу свидание 0 1 28.02.2024 1 2 2024-02-29 2 3 01.03.2024 3 4 2024-03-02 4 5 03.03.2024 5 6 04.03.2024 6 7 5 марта 2024 г. 7 8 06.03.2024 8 9 07.03.2024 9 10 8 марта 2024 г. В [13]: df = pd.read_excel('a.xlsx', Converters = {'date': str}) В [14]: df Выход[14]: сноу свидание 0 1 2024-02-28 00:00:00 1 2 2024-02-29 00:00:00 2 3 01.03.2024 00:00:00 3 4 2024-03-02 00:00:00 4 5 03.03.2024 00:00:00 5 6 04.03.2024 00:00:00 6 7 05.03.2024 00:00:00 7 8 06.03.2024 00:00:00 8 9 2024-03-07 00:00:00 9 10 08.03.2024 00:00:00 Я пробовал все значения параметра dtype, а также пробовал использовать конвертеры.
