python日期函数引用_使用python中pandas的read_excel函数将日期保留为字符串 python日期函数引用

Python 2.7.10
尝试过pandas 0.17.1——函数读取excel
尝试过pyexcel 0.1.7+pyexcel xlsx 0.0.7--函数get_records()
在Python中使用panda时，是否可以读取excel文件(格式：xls | xlsx)并将包含日期或日期+时间值的列保留为字符串，而不是将自动转换为datetime.datetime或timestamp类型？
如果不能使用pandas，有人能建议使用另一种方法/库来读取xls | xlsx文件并将日期列值保留为字符串吗？
对于pandas解决方案尝试df.info()，结果日期列类型如下所示：>>> df.info()
Int64Index: 117 entries, 0 to 116
Columns: 176 entries, Mine to Index
dtypes: datetime64[ns](2), float64(145), int64(26), object(3)
【python日期函数引用_使用python中pandas的read_excel函数将日期保留为字符串】memory usage: 161.8+ KB
>>> type(df['Start Date'][0])
Out[6]: pandas.tslib.Timestamp
>>> type(df['End Date'][0])
Out[7]: pandas.tslib.Timestamp
尝试/接近1:def read_as_dataframe(filename, ext):
import pandas as pd
if ext in ('xls', 'xlsx'):
# problem: date columns auto converted to datetime.datetime or timestamp!
df = pd.read_excel(filename) # unwanted - date columns converted!
return df, name, ext
尝试/接近2:import pandas as pd
# import datetime as datetime
# parse_date = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y%m%d %H')
parse_date = lambda x: x
elif ext in ('xls', 'xlsx', ):
df = pd.read_excel(filename, parse_dates=False)
date_cols = [df.columns.get_loc(c) for c in df.columns if c in ('Start Date', 'End Date')]
# problem: date columns auto converted to datetime.datetime or timestamp!
df = pd.read_excel(filename, parse_dates=date_cols, date_parser=parse_date)
还尝试了pyexcel库，但它执行了相同的自动魔术转换行为：
尝试/接近3:import pyexcel as pe
import pyexcel.ext.xls
import pyexcel.ext.xlsx
t0 = time.time()
if ext == 'xlsx':
records = pe.get_records(file_name=filename)
for record in records:
print("start date = %s (type=%s), end date = %s (type=%s)" %
(record['Start Date'],
str(type(record['Start Date'])),
record['End Date'],
str(type(record['End Date'])))
)

python日期函数引用_使用python中pandas的read_excel函数将日期保留为字符串

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