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我正在制作一个工具来导入 .txt 文件并使用 pd.ExcelWriter 将其导出为 .xslx 文件。对于导入，我使用pd.read_csv它可以正常工作。将数据框导出为 .xslx 也可以，只是 Excel 无法识别日期时间：

csv_file = pd.read_csv(ex_name,sep=';',skip_blank_lines=False,index_col=False,header=None,usecols=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx',
                        engine='xlsxwriter',
                        options={'strings_to_numbers': True},
                        datetime_format='yyyy-mm-dd hh:mm')
    
csv_file.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1',index=False,header=False)
writer.save()

所以我在 writer.save() 之前添加了几行来改变格式：

workbook  = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
formatdict = {'num_format':'yyyy-mm-dd hh:mm'}
fmt = workbook.add_format(formatdict)

worksheet.write_datetime('C6:C{0}'.format(int(len(date_export)+5)),date_export),fmt)

csv_file导入的 .txt 文件在哪里，date_export我试图覆盖的日期系列。但我收到了一个类型错误：Unknown or unsupported datetime type

我还尝试附加使用以下命令创建的新日期范围pd.date_range：

daterange = pd.date_range(start=date_export[0], periods=len(date_export),
                              freq='D', normalize=True)

有dtype='datetime64[ns]，但我得到了同样的错误。

因此，使用作品导出pd.ExcelWriter（仅在使用第一个代码块时）但让 excel 识别日期时间由于 python 控制台中的错误而不起作用。

完全错误

Traceback (most recent call last):

  File "D:\txt_to_excel.py", line 399, in <module>
    worksheet.write_datetime('C6:C{0}'.format(int(len(daterange)+5)),daterange)#,fmt)

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlsxwriter\worksheet.py", line 69, in cell_wrapper
    return method(self, *args, **kwargs)

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlsxwriter\worksheet.py", line 770, in write_datetime
    return self._write_datetime(row, col, date, cell_format)

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlsxwriter\worksheet.py", line 784, in _write_datetime
    number = self._convert_date_time(date)

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlsxwriter\worksheet.py", line 3892, in _convert_date_time
    self.remove_timezone)

  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlsxwriter\utility.py", line 677, in datetime_to_excel_datetime
    raise TypeError("Unknown or unsupported datetime type")

TypeError: Unknown or unsupported datetime type

前 10 行输入文件

1;2;3;4;5;6;7;8;9;
LOCATION;FILTER NR;X COORD;Y COORD;SURFACE LEV (m-ref);TOP FILTER (m-ref);BOTTOM FILTER (m-ref);MEAS POINT LEV (m-ref);SED SUMP LENGTH (m);START DATE;
pb 1-1;1;1;1;1;1;1;;;2006-08-17 00:00:00

LOCATION;FILTER NR;DATE;VALUE (m-ref)
pb 1-1;1;2006-08-17 00:00:00;40.384
pb 1-1;1;2006-08-18 00:00:00;40.337
pb 1-1;1;2006-08-19 00:00:00;40.296
pb 1-1;1;2006-08-20 00:00:00;40.321
pb 1-1;1;2006-08-21 00:00:00;40.358000000000004

期望的输出

除了无法识别日期时间之外，它是完美的。 在此处输入图像描述

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1 回答 1

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我尝试了各种不同的 Pandasparse_dates和类似的选项，但我无法让它们使用您输入数据的格式。也许其他人会弄清楚这一点并发布一个工作示例。

作为替代方案，这里有一个扩展默认 Xlsxwriterworksheet.write()方法的版本，可以将类似日期的字符串动态转换为 Excel 日期。

import pandas as pd
from datetime import datetime

ex_name = 'so63718752.txt'

csv_file = pd.read_csv(ex_name, sep=';', skip_blank_lines=False,
                       index_col=False, header=None,
                       usecols=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx',
                        engine='xlsxwriter',
                        options={'strings_to_numbers': True},
                        datetime_format='yyyy-mm-dd hh:mm')

csv_file.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False)

# Get the xlsxwriter workbook and worksheet object used by Pandas.
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']

# Make the date columns wider for clarity in this example.
worksheet.set_column(2, 2, 12, None)
worksheet.set_column(9, 9, 12, None)

# Create a date format to use in Excel.
date_format = workbook.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd'})


# Create a function that changes the worksheet write() method so
# that strings are evaluated into dates or just handled normally.
def string_to_date(worksheet, row, col, cell, cell_format=None):
    try:
        # Try convert the cell string to a date.
        date_time = datetime.strptime(cell, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        # If it works then write it as an Excel date.
        return worksheet.write_datetime(row, col, date_time, date_format)
    except:
        # If it doesn't work then return control to the calling write() method.
        return None

# Add the write() handler/callback to the worksheet.
worksheet.add_write_handler(str, string_to_date)

# Write the file again. This is inefficient but, I think, unavoidable.
csv_file.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False)

writer.save()

输出（注意Excel中的数据类型是“日期”）：

在此处输入图像描述

有关其工作原理的说明，请参阅XlsxWriter 文档中的编写用户定义类型。

这在某种程度上是 XlsxWriter 的高级部分，任何工作的 Pandas 示例也可能很复杂。更好和更简单的方法可能是使用 csv.py 读取数据并直接使用 XlsxWriter 将其转换为 Excel 文件。

于 2020-09-03T19:18:31.887 回答