使用Pandas XlsxWriter将日期列格式化为'mmm-yy'失败问题排查

Pandas 在调用 to_excel() 写入 Excel 时，会自动为 datetime 类型的列生成默认的 Excel 日期格式，这个默认格式的优先级高于后续通过 set_column() 设置的自定义格式，导致你设置的 mmm-yy 格式无法生效。

方案一：直接在 to_excel() 中指定日期格式（推荐） #

通过 datetime_format 参数直接指定日期输出格式，无需后续手动设置列格式，代码更简洁：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'test_date': pd.date_range('1/1/2022', periods=12, freq='M')})

with pd.ExcelWriter('format-01.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    # 写入时直接指定日期格式为'mmm-yy'
    df.to_excel(writer, sheet_name='test', index=False, datetime_format='mmm-yy')
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['test']
    # 仅设置列宽即可
    worksheet.set_column('A:A', 30)

方案二：手动覆盖单元格格式 #

如果需要保留手动设置格式的逻辑，可以遍历日期列的单元格，为每个单元格单独应用自定义格式（跳过表头行）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'test_date': pd.date_range('1/1/2022', periods=12, freq='M')})

with pd.ExcelWriter('format-01.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='test', index=False)
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['test']
    
    # 创建自定义日期格式
    custom_date_format = workbook.add_format({'num_format': 'mmm-yy'})
    
    # 遍历日期列的所有数据行（从第2行开始，索引从1起）
    for row_idx in range(1, len(df) + 1):
        # 获取对应行的日期值，写入单元格并应用格式
        worksheet.write(row_idx, 0, df.iloc[row_idx - 1]['test_date'], custom_date_format)
    
    # 设置列宽
    worksheet.set_column('A:A', 30)

两种方案都能让 Excel 中的日期列显示为 Jan-22、Feb-22 这类符合 mmm-yy 格式的样式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sfgroups