要实现带格式导出，最常用的方案是结合pandas.ExcelWriter和Excel引擎（比如xlsxwriter或openpyxl），这样你能灵活自定义单元格样式、列宽、表头格式等细节。下面是个实用的实操示例：

• 先确保安装好依赖库：

  pip install pandas xlsxwriter
  

• 示例代码：

  import pandas as pd
  from datetime import datetime
  
  # 构造示例DataFrame
  data = {
      "日期": [datetime(2024, 1, 1), datetime(2024, 1, 2)],
      "销售额": [1000, 1500],
      "备注": ["正常", "促销"]
  }
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # 创建ExcelWriter对象，指定xlsxwriter引擎
  with pd.ExcelWriter(r'D:\Users\Desktop\CPS.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
      df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='数据')
      
      # 获取工作簿和工作表对象，用于自定义格式
      workbook = writer.book
      worksheet = writer.sheets['数据']
      
      # 定义不同场景的格式：表头加粗居中、日期列格式、数值列格式
      header_format = workbook.add_format({'bold': True, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'border': 1})
      date_format = workbook.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd', 'border': 1})
      number_format = workbook.add_format({'num_format': '#,##0', 'border': 1})
      
      # 给表头应用格式
      for col_num, value in enumerate(df.columns.values):
          worksheet.write(0, col_num, value, header_format)
      
      # 设置列宽和对应列的格式
      worksheet.set_column('A:A', 12, date_format)  # 日期列
      worksheet.set_column('B:B', 10, number_format) # 销售额列
      worksheet.set_column('C:C', 10) # 备注列
  

这个例子里，我们不仅完成了数据导出，还自定义了表头样式、日期和数值的显示格式，同时调整了列宽，让导出的Excel表格更规整美观。

你的需求核心是保留原始datetime数据的完整性，只是让Excel仅显示日期部分。这种情况完全不需要修改DataFrame里的原始数据，只需要在导出时给日期列设置对应的Excel单元格显示格式就行：

下面是针对你场景的修改代码：

import pandas as pd

# 假设你的df已经存在，包含两列日期值
# df = pd.read_csv('你的数据源路径.csv') # 替换成你的实际数据读取方式

with pd.ExcelWriter(r'D:\Users\Desktop\CPS.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='数据')
    
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['数据']
    
    # 定义仅显示日期的格式（可以改成你需要的格式，比如mm/dd/yyyy）
    date_only_format = workbook.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd'})
    
    # 方法1：按列索引设置（假设日期列是第0和第1列，根据实际调整）
    worksheet.set_column(0, 1, 12, date_only_format)
    
    # 方法2：按列名设置（更直观，推荐）
    # date_cols = ['你的日期列名1', '你的日期列名2'] # 替换成实际列名
    # for col_name in date_cols:
    #     col_idx = df.columns.get_loc(col_name)
    #     worksheet.set_column(col_idx, col_idx, 12, date_only_format)

这样导出后，Excel里的日期列只会显示日期部分，但你双击单元格查看原始数据时，时间信息依然存在——因为我们只是修改了单元格的显示格式，并没有改动DataFrame里的datetime原始数据。

如果你的日期列在DataFrame里是字符串类型，建议先转成datetime类型再导出，这样后续在Excel里也能方便进行日期相关操作：

df['日期列1'] = pd.to_datetime(df['日期列1'])
df['日期列2'] = pd.to_datetime(df['日期列2'])

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