strptime参数类型错误：Excel日期处理Python脚本运行异常排查

问题根源 #

1. 错误的转换逻辑：你在循环里不管c是字符串还是datetime对象，都直接调用datetime.strptime(c, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')，但strptime仅能接收字符串参数，当c已经是datetime类型时就会触发该报错。
2. 混用库的API：你用pandas.read_excel得到的是DataFrame对象，但后续调用的cell、save是openpyxl工作簿的方法，两者不能混用，这会导致额外的操作错误。
3. 低效的保存方式：循环内每次迭代都保存Excel，不仅效率低，还可能导致文件锁定问题。

修正后的代码 #

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取Excel文件，保留日期列的原始类型
df = pd.read_excel(r'D:\Maintenance\Bloc 6\PROJECT KPI\COPIL\test.xlsx', sheet_name="Sheet1")

def format_date(date_val):
    # 处理字符串类型的日期
    if isinstance(date_val, str):
        dt_obj = datetime.strptime(date_val, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')
        print(dt_obj)
        return dt_obj.strftime('%x %X')
    # 处理pandas Timestamp或原生datetime类型的日期
    elif isinstance(date_val, (pd.Timestamp, datetime)):
        dt_obj = pd.to_datetime(date_val)
        print(dt_obj)
        return dt_obj.strftime('%x %X')
    # 其他类型返回原值
    else:
        return date_val

# 将格式化后的日期写入新列（若需写入相邻的第二列，可直接指定列名或位置）
df['formatted_date'] = df['date'].apply(format_date)

# 一次性保存处理后的结果到Excel
df.to_excel(r'D:\Maintenance\Bloc 6\PROJECT KPI\COPIL\test.xlsx', sheet_name="Sheet1", index=False)

关键改动说明 #

• 类型判断前置：先判断日期值的类型，仅对字符串调用strptime转换，避免对已有的datetime对象重复转换。
• 统一用pandas操作：利用pandas的apply批量处理列数据，to_excel一次性保存结果，避免混用不同库的API。
• 兼容pandas Timestamp：pandas读取Excel时会自动将日期识别为Timestamp类型，因此判断条件包含该类型，确保所有日期格式都能被正确处理。
• 高效保存：处理完所有数据后再保存Excel，提升运行效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anouar_S