如何将Excel数据导入Python并实现GitHub示例一致的标记？

当然有简便方法，用pandas的read_excel就能轻松实现，同时复刻示例里的唯一且单调递增的日期索引（date对象类型），分两种场景处理：

场景1：Excel无现成日期列，直接生成和示例一致的索引 #

如果你的Excel数据只有特征列（对应示例里的x_0、x_1、x_2、y），没有日期列，可以直接生成匹配的日期索引：

import pandas as pd

# 导入Excel文件
xy = pd.read_excel("你的文件路径.xlsx")

# 生成连续的日期索引并转为date对象，适配数据行数
# 若数据行数和示例一致（500行），直接用示例的起止日期：
xy.index = pd.date_range("2021-04-19", "2022-08-31").map(lambda x: x.date())

# 若数据行数不确定，用periods参数自动匹配：
# xy.index = pd.date_range(start="2021-04-19", periods=len(xy)).map(lambda x: x.date())

场景2：Excel自带日期列，将其转为符合要求的索引 #

如果你的Excel里已经有日期列（比如列名为date），可以直接将该列设为索引并转为date对象：

import pandas as pd

# 导入时直接指定日期列为索引
xy = pd.read_excel("你的文件路径.xlsx", index_col="date")

# 将索引转为date对象，确保和示例索引类型一致
xy.index = xy.index.date

补充说明 #

• 示例要求索引唯一且单调递增，两种方法都能满足：第一种生成的是无重复的连续日期；第二种需确保Excel中的日期列本身无重复且是递增的。
• 若Excel日期列是字符串格式，需要先转为datetime类型再转date对象，比如：

  xy.index = pd.to_datetime(xy.index).date
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S30609