如何使用Pandas从Excel文件中提取日期

下面是一个使用Pandas从Excel文件中提取日期的完整攻略：

1.导入Pandas库

首先，我们需要导入Pandas库以便在Python代码中使用其相关函数。可以使用以下代码导入：

import pandas as pd

2.读取Excel文件

接下来，我们需要使用Pandas的read_excel（）函数读取Excel文件。可以使用以下代码读取名为"example.xlsx"的Excel文件：

df = pd.read_excel('example.xlsx')

其中，变量df是一个Pandas数据框架对象，包含了从Excel文件中读取的所有数据。

3.提取日期

现在，我们可以从数据中提取日期。

3.1.确定日期列

首先，我们需要确定哪一列包含日期。在本例中，我们假设包含日期的列名为"Date"。因此，我们需要使用以下代码来选择该列：

date_column = df['Date']

3.2.转换为日期时间格式

接下来，我们需要将该列中的所有文本转换为日期时间格式。可以使用Pandas的to_datetime（）函数来完成转换。可以使用以下代码将date_column中的所有文本转换为日期时间格式：

date_time = pd.to_datetime(date_column)

3.3.获取日期

最后，我们可以从日期时间中获取日期。可以使用以下代码来获取日期：

dates = date_time.dt.date

其中，变量dates包含了从日期时间中提取的所有日期。

4.输出日期

最后，我们可以打印输出变量dates中的所有日期。可以使用以下代码来打印输出：

print(dates)

完整实例

下面是一个完整的实例来演示如何使用Pandas从Excel文件中提取日期：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
date_column = df['Date']
date_time = pd.to_datetime(date_column)
dates = date_time.dt.date
print(dates)

在此示例中，我们从名为"example.xlsx"的Excel文件中读取了日期，并使用Pandas从数据中提取了日期。其中，变量dates包含了所有提取的日期。