Pandas调用read_excel转CSV时如何保留Excel自定义数字格式

纯Pandas原生接口无法实现该需求。
Pandas的read_excel方法默认仅读取单元格的底层存储值，不会解析单元格绑定的自定义数字格式元数据，因此既无法感知原文件中日期列设置的显示格式，也不可能自动按照原格式输出内容，手动给to_csv传固定date_format参数确实没法适配多文件的差异化格式要求。

可行实现方案 #

借助可读取Excel单元格格式元数据的解析引擎（xlsx格式用openpyxl，xls格式用xlrd），动态提取每个单元格/列的数字格式，自动识别日期列后按原格式转换值即可，无需提前为每个文件硬编码格式规则，核心实现逻辑如下：

• 加载Excel文件时保留格式读取权限，不要只拿单元格值
• 逐列/逐单元格提取绑定的数字格式字符串，判断是否为日期类格式（格式串包含y、m、d等日期占位符即可判定，注意区分代表分钟的m，这类m一般紧跟在小时h占位符后）
• 写一个通用的Excel格式串转Python strftime格式串的映射函数，覆盖常用日期占位符的转换规则即可
• 遍历单元格值时，对日期类型且绑定日期格式的单元格，按提取到的格式将日期转为对应显示字符串，非日期值保留原始内容
• 整理完所有数据后导出为CSV即可

核心参考代码 #

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from datetime import datetime

def excel_fmt_to_strftime(excel_fmt: str) -> str:
    # 可按需扩展更多格式占位符映射
    fmt_mapping = {
        'yyyy': '%Y',
        'mmm': '%b',
        'mm': '%m',
        'dd': '%d',
        'hh': '%H',
        'ss': '%S'
    }
    py_fmt = excel_fmt
    for excel_placeholder, py_placeholder in fmt_mapping.items():
        py_fmt = py_fmt.replace(excel_placeholder, py_placeholder)
    return py_fmt

# 加载工作簿，data_only=False保留格式信息
wb = load_workbook(excel_file, data_only=False)
ws = wb.active

# 读取表头
headers = [cell.value for cell in ws[1]]
all_rows = []

# 逐行读取处理数据
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=False):
    current_row = []
    for cell in row:
        cell_val = cell.value
        cell_fmt = cell.number_format
        # 判定为日期值+日期格式则按原显示格式转字符串
        if isinstance(cell_val, datetime) and ('y' in cell_fmt.lower() or 'd' in cell_fmt.lower()):
            target_fmt = excel_fmt_to_strftime(cell_fmt)
            current_row.append(cell_val.strftime(target_fmt))
        else:
            current_row.append(cell_val)
    all_rows.append(current_row)

# 导出CSV
result_df = pd.DataFrame(all_rows, columns=headers)
result_df.to_csv(csv_file, index=None, header=True, float_format='%.0f')

补充说明 #

• 上述方案的格式规则全部从原Excel文件中动态提取，无需提前针对单个文件配置格式参数，可适配不同文件的自定义日期格式
• 若遇到特殊的自定义日期占位符，只需在fmt_mapping中补充对应的映射规则即可，维护成本极低
• 若单列内存在不同单元格应用不同日期格式的情况，上述逐单元格判断格式的逻辑也可正常适配，无需额外修改
• 处理.xls格式文件时，替换为xlrd引擎即可，读取单元格数字格式的逻辑基本一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JM G.