导入excel数据时，pandas显示日期-时间，尽管是日期值

导入Excel数据时，使用pandas库可以轻松处理日期-时间数据。pandas提供了强大的日期和时间处理功能，可以解析、转换和操作日期-时间数据。

在导入Excel数据时，可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，并将日期-时间列指定为日期类型。例如，假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含一个名为"日期"的列，我们可以使用以下代码将其读取为日期类型：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', parse_dates=['日期'])

在上述代码中，parse_dates参数用于指定要解析为日期类型的列。通过将列名传递给parse_dates参数，pandas将自动解析该列中的日期-时间值。

读取后，可以使用pandas的各种日期-时间函数和属性来处理日期-时间数据。例如，可以使用dt属性访问日期-时间列的各种属性，如年、月、日、小时、分钟、秒等。以下是一些常用的日期-时间操作示例：

# 提取年份
df['年份'] = df['日期'].dt.year

# 提取月份
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 提取星期几
df['星期几'] = df['日期'].dt.day_name()

# 提取小时
df['小时'] = df['日期'].dt.hour

# 计算日期差
df['日期差'] = df['日期'] - pd.to_datetime('2022-01-01')

# 过滤特定日期范围的数据
start_date = pd.to_datetime('2022-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2022-12-31')
filtered_df = df[(df['日期'] >= start_date) & (df['日期'] <= end_date)]

除了日期-时间处理外，pandas还提供了丰富的数据分析和操作功能，可以进行数据清洗、转换、聚合等操作。如果需要将处理后的数据保存为Excel文件，可以使用to_excel函数将DataFrame保存为Excel文件。

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