如何防止Excel从时间戳中删除秒？
我有一个具有第二分辨率的时间序列的DataFrame，我将其保存到一个CSV文件中：
import pandas as pd
dr = pd.date_range('01/01/2020 9:00', '01/01/2020 9:10', freq='1s')
df = pd.DataFrame(index=dr, data=range(len(dr)))
df.to_csv('some_data.csv', header=False)然后，我可以在Excel中打开它，一切看起来都很好：
如果我将该文件保存在Excel中(不更改任何内容)，则在重新打开时，秒数被舍入为0。
查看记事本中保存的Excel文件会显示秒数丢失了。
1/1/2020 9:00,0
1/1/2020 9:00,1
1/1/2020 9:00,2
...此更改在保存为副本或覆盖时发生。奇怪的是，如果保存后保持原始文档打开，则仍然会看到保存的秒数，直到关闭并重新打开为止。
在上下文中，我正在为其他可能使用Excel与其数据交互的用户(非Python用户)编写文件。甚至调整列的大小都会提示保存，所以我发现它们很可能会无意中丢失数据。
当我使用Python创建这个示例时，我也看到了用其他语言编写的时间戳问题。
是否有更好的方法来记录时间序列数据以防止这种情况发生？或者，Excel中是否有一个修复程序(最好是永久选项或设置)，可以与以这种格式获取数据的用户共享？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-07-04 18:00:32
根据这些评论发表答复：
保存为XLSX而不是CSV
直接保存到Excel格式(df.to_excel()而不是df.to_csv())，或者将您的CSV保存为Excel格式。这将保留时间戳，不需要任何额外的格式设置。给 和 的这种方法。
在中对CSV数据的格式化
另一个选项是使用"Format Cell“选项(对于单元格或整个日期列)，并使用"Custom”格式(在本例中，将模板"m/d/yyyy :mm“更改为"m/d/yyyy :mm:ss”)。此选项允许您保留CSV格式和时间数据的全部范围。给 的这个答案。。
每个选项都有一个小的缺点。首先，您必须锁定用户使用Excel查看数据。但是有许多免费的工具可以将数据从一种格式转换为另一种格式，因此这对用户来说很容易处理。对于第二个选项，格式设置不是永久性的，每次打开文件时都必须执行。对于用户来说，这似乎不太方便，但在某些情况下仍然很有用。
https://stackoverflow.com/questions/62665687
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