pd.read_csv - 纪元日期转换

Question

我有带有日期列的csv，例如Bill Date，存储为日期的Excel序列号。因此，12/15/2017 在 csv 中表示为 43084。我需要在我的数据帧中将其转换为Pandas/Python识别的实际日期。所以，我的问题：有没有比我用来转换日期更有效的方法？

df:
    Bill Date
0       43084

Excel 将日期存储为自 1900 年 1 月 1 日以来的日期，熊猫默认为 1970 年 1 月 1 日。

diff = pd.Timestamp('1970-01-01') - pd.Timestamp('1900-01-01')
pd.to_datetime([43084 - (diff.days + 2)], unit='d')
DatetimeIndex(['2017-12-15'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

那么，我在这里是否遗漏了一些明显的东西(例如，不同来源的选项(？

Answer 1

只需这样做：

 import pandas as pd
 from datetime import datetime
 df = pd.read_csv("yourdataframe.csv")
 df["Bill_Date"] = df["Bill_Date"].map(lambda x: datetime.fromordinal(datetime(1900, 1, 1).toordinal() + x - 2))
 df["Bill_Date"] = df["Bill_Date"].map(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d"))
 print df.head()