Pandas：to_excel（）：如何将Time表示为TimeSeries索引的格式？

Question

我有一个index的DataFrame：

Index([00:00:00, 00:05:00, 00:10:00, 00:15:00, 00:20:00, 00:25:00, 00:30:00,
   00:35:00, 00:40:00, 00:45:00,
   ...
   23:10:00, 23:15:00, 23:20:00, 23:25:00, 23:30:00, 23:35:00, 23:40:00,
   23:45:00, 23:50:00, 23:55:00],
  dtype='object', length=288)

我把这个df写成excel如下：

writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx")
df.set_index(index, inplace=True)
df.to_excel(writer, sheet_name="Days")
writer.save()

但是当我打开并查看Excel内容时，我看到了：

索引显示为浮点数。

如果我将Excel单元格格式化为时间，那么我看到它是这样的：

我不喜欢每次打开它时手动格式化表格，所以，有没有办法在创建Excel文件时表达格式？

Answer 1

如果您使用XlsxWriter作为Pandas的引擎，则可以通过以下方式设置特定列的格式：

workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Days']
timeFormat = workbook.add_format({'num_format': 'h:mm:ss'})
worksheet.set_column('A:A', None, timeFormat)

资源

Answer 2

您可以使用pandas.ExcelWriter()函数的datetime_format参数来执行此操作，但您需要首先将索引转换为datetime类型：

In [104]: df
Out[104]:
          val
00:00:00    4
00:05:00    9
00:10:00    7
00:15:00    7
00:20:00    7
00:25:00    0
00:30:00    7
00:35:00    4
00:40:00    3
00:45:00    1

In [105]: df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%H:%M:%S')

In [106]: df
Out[106]:
                     val
1900-01-01 00:00:00    4
1900-01-01 00:05:00    9
1900-01-01 00:10:00    7
1900-01-01 00:15:00    7
1900-01-01 00:20:00    7
1900-01-01 00:25:00    0
1900-01-01 00:30:00    7
1900-01-01 00:35:00    4
1900-01-01 00:40:00    3
1900-01-01 00:45:00    1

In [107]: writer = pd.ExcelWriter("d:/temp/output.xlsx", datetime_format='hh:mm:ss')

In [108]: df.to_excel(writer)

In [109]: writer.save()

如果您不想更改索引 - 您可以在写入Excel文件时“即时”执行此操作，从而保留原始索引：

df.set_index(pd.to_datetime(df.index, format='%H:%M:%S')).to_excel(writer)

生成的Excel文件：