pandas read_excel添加了在原始xlsx文件中没有出现的小数秒

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，read_excel是pandas库中的一个函数，用于读取Excel文件中的数据。它可以将Excel文件中的数据读取为一个DataFrame对象，方便进行数据分析和处理。

在读取Excel文件时，pandas read_excel函数可以添加一个参数parse_dates来指定需要解析为日期时间类型的列。这个参数可以接受一个列表，其中的元素可以是列的索引或列的名称。当Excel文件中的某一列包含日期时间数据时，可以使用parse_dates参数将其解析为pandas中的日期时间类型。

对于小数秒的处理，pandas read_excel函数并没有直接提供特定的功能。但是可以通过后续的数据处理步骤来实现对小数秒的处理。例如，可以使用pandas的apply函数对读取的DataFrame对象进行遍历，并对包含小数秒的列进行处理，可以使用pandas的datetime模块来处理日期时间数据，将小数秒转换为合适的格式。

以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas read_excel函数读取Excel文件并处理小数秒：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', parse_dates=['datetime_column'])

# 处理小数秒
df['datetime_column'] = df['datetime_column'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[:-3])

# 打印处理后的数据
print(df)

在这个示例中，假设Excel文件中包含一个名为datetime_column的列，其中包含日期时间数据。通过将datetime_column列指定为parse_dates参数的值，pandas会将该列解析为日期时间类型。然后，使用apply函数和lambda表达式对datetime_column列进行遍历，并使用strftime函数将日期时间数据格式化为包含小数秒的字符串。最后，打印处理后的数据。

需要注意的是，以上示例中的代码仅供参考，实际处理小数秒的方式可能因具体需求而有所不同。根据实际情况，可以使用pandas和其他相关库提供的功能来实现对小数秒的处理。

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