使用Pandas读取Excel日期列用于绘图，是否需包含年份信息？

问题背景 #

我编写了如下Python脚本：

import pandas as pd

def main():
    readExcelFile()

def readExcelFile():
    fileName = "abc.xlsx"
    data = pd.read_excel(fileName,engine='openpyxl')
    print(data['Date'])
    data['Date1'] = pd.to_datetime(data['Date'],format='%mm/%dd')
    print(data['Date1'])

main()

Excel文件中日期列内容为：

12/01
12/02
12/03
12/04 

但通过Pandas DataFrame输出后显示为：

2001-12-01
2002-12-01
2003-12-01
2004-12-01

日期类型为datetime64[ns]，因Excel中无年份信息，Pandas自动添加了年份，导致显示的日期与原数据不符。基于@cottontail的评论，现询问：仅用于读取数据绘图、无需计算日期差时，包含日期列的Excel文件是否必须包含年份信息？

回答 #

不需要必须包含年份信息。

如果只是用于绘图，完全可以将日期列以字符串类型读取，这样能保留原始的MM/DD格式，避免Pandas自动补全年份。

具体修改方式：

• 读取Excel时，通过dtype参数强制指定Date列为字符串类型：

data = pd.read_excel(fileName, engine='openpyxl', dtype={'Date': str})

后续绘图直接使用该字符串列即可，主流绘图库（如Matplotlib、Seaborn）会按原始顺序展示日期，完全满足绘图需求。

另外，若你想保留日期类型但不想让Pandas自动补全年份，也可以手动指定固定年份（比如2024），同时注意修正格式字符串（原代码中%mm/%dd是错误的，正确格式应为%m/%d）：

data['Date1'] = pd.to_datetime('2024/' + data['Date'], format='%Y/%m/%d')

不过这种方式不如直接使用字符串简便，毕竟你不需要计算日期差，没必要转换为datetime类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者subhasmita