Python中字符串转datetime及DataFrame日期列转格式导出Excel问题

1. 如何在Python中将字符串转换为datetime类型？ #

使用datetime模块的strptime()方法即可实现，该方法通过指定格式匹配符来解析字符串格式的日期，格式符必须与输入字符串的结构完全对应。

示例代码（对应参考代码的yy-mm-dd格式场景）：

from datetime import datetime

# 示例日期字符串，格式为两位年份-月份-日期
reference_date_str = "24-05-20"
# 解析为datetime对象，%y对应两位年份，%m对应两位月份，%d对应两位日期
reference_date_obj = datetime.strptime(reference_date_str, '%y-%m-%d')

常用格式符说明：

• %y：两位数字年份（如24代表2024）
• %Y：四位数字年份（如2024）
• %m：两位数字月份（01-12）
• %d：两位数字日期（01-31）

2. DataFrame中月.日格式的日期列转换为datetime并保留格式导出Excel #

针对仅包含月.日（如02.03）的日期列，需先补充年份（建议指定明确年份避免歧义），再通过pandas转换为datetime类型，最后用支持日期格式的引擎导出Excel即可保留格式。

步骤示例： #

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date_col': ['02.03', '05.12', '10.01']})

# 方式1：显式补充年份（推荐，避免自动补全的歧义）
target_year = 2024  # 可替换为需要的年份
df['date_col'] = df['date_col'].apply(lambda x: f"{target_year}.{x}")
# 解析为datetime类型
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%Y.%m.%d')

# 方式2：自动补全当前年份（适合无需指定固定年份的场景）
# df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%m.%d')

# 导出至Excel，使用openpyxl引擎保留日期格式（需提前安装：pip install openpyxl）
df.to_excel('formatted_dates.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

导出后，Excel会自动将该列识别为日期格式，可直接使用Excel的日期相关功能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user21084142