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Excel日期格式转换问题汇总大全

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简介：
本资料全面总结了Excel中常见的日期格式转换难题及解决方案，帮助用户快速掌握技巧，轻松应对各种日期数据处理需求。 一、如果工作表中的出生年月格式是19870705，并且需要将其更改为1987-7-5的格式，请按照以下步骤操作： 1. 首先，将该单元格设置为2001-3-14这样的日期格式； 2. 在表格中插入一个新的列B，在B1单元格使用公式：=LEFT(A1, 4) & - & MID(A1, 5, 2) & - & RIGHT(A1, 2)，这样可以将原来的数字转换为所需的日期格式。然后，可以通过拖动填充柄自动应用此公式到其他单元格。 二、如果需要将其更改为“1987年7月5日”这样的格式，请按照以下步骤操作： 1. 将该单元格设置为“2001年3月14日”的日期格式； 2. 在表格中插入一个新的列B，在B1单元格使用公式：=LEFT(A1, 4) & 年 & MID(A1, 5, 2) & 月 & RIGHT(A1, 2) & 日，这样可以将原来的数字转换为所需的日期格式。然后，可以通过拖动填充柄自动应用此公式到其他单元格。

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  • Excel日期格式转换问题汇总大全
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    本资料全面总结了Excel中常见的日期格式转换难题及解决方案，帮助用户快速掌握技巧，轻松应对各种日期数据处理需求。 一、如果工作表中的出生年月格式是19870705，并且需要将其更改为1987-7-5的格式，请按照以下步骤操作： 1. 首先，将该单元格设置为2001-3-14这样的日期格式； 2. 在表格中插入一个新的列B，在B1单元格使用公式：=LEFT(A1, 4) & - & MID(A1, 5, 2) & - & RIGHT(A1, 2)，这样可以将原来的数字转换为所需的日期格式。然后，可以通过拖动填充柄自动应用此公式到其他单元格。 二、如果需要将其更改为“1987年7月5日”这样的格式，请按照以下步骤操作： 1. 将该单元格设置为“2001年3月14日”的日期格式； 2. 在表格中插入一个新的列B，在B1单元格使用公式：=LEFT(A1, 4) & 年 & MID(A1, 5, 2) & 月 & RIGHT(A1, 2) & 日，这样可以将原来的数字转换为所需的日期格式。然后，可以通过拖动填充柄自动应用此公式到其他单元格。
     
  • Python中的时间日期格式转换问题
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    本文章主要讲解在Python编程中如何解决和处理时间日期之间的各种格式转换问题。从基础的时间操作到复杂的日期解析都有涉及。 在Python编程中处理时间日期是一项常见的任务，在数据分析和数据清洗过程中尤为重要。Python提供了丰富的库来支持日期和时间的操作，其中最常用的库是`datetime`和`pandas`。本段落将详细介绍如何使用这些工具进行时间日期格式的转换。 1. 字符串转化为日期 当需要把字符串形式的日期转为日期对象时，可以使用`datetime`模块中的`strptime()`函数。此函数接受一个包含特定格式的日期字符串以及对应的日期模式，并返回一个`datetime`对象： ```python from datetime import datetime date_str = 2006-01-03 date_ = datetime.strptime(date_str, %Y-%m-%d) ``` 在这个例子中，`%Y-%m-%d`是一个格式字符串，其中 `%Y` 表示四位数的年份，`%m` 代表月份，而 `%d` 则是日期。如果输入的日期字符串格式不同，则需要调整这个模式以匹配新的格式。 对于DataFrame中的列数据转换为日期对象时，可以使用 `apply()` 函数结合自定义函数来完成或者直接利用 `pandas` 提供的 `to_datetime()` 方法进行操作： ```python import pandas as pd def strptime_row(row): return datetime.strptime(row, %Y%m%d) df[date] = df[date].apply(strptime_row) # 或者使用更高效的方法： df[date] = pd.to_datetime(df[date]) ``` 2. 日期转化为字符串 将一个`datetime`对象转换为特定格式的字符串，可以利用 `strftime()` 方法： ```python formatted_date = date_.strftime(%Y年%m月%d日) ``` 这里的`%Y年%m月%d日`就是我们希望输出的格式。可以根据需要进行调整。 3. 使用pandas和dateutil解析非标准日期 `pd.to_datetime()`不仅支持标准日期格式，还能够处理一些非规范化的日期表示形式；而 `dateutil.parser.parse()` 函数则更加灵活，几乎可以识别所有人类能理解的日期表达方式： ```python from dateutil.parser import parse parsed_date = parse(Jan 31,2008 10:45 AM) ``` 4. 总结 Python中的日期时间处理涉及多个库。`datetime`提供了基本的操作，而 `pandas` 在数据处理方面则更为强大。在转换DataFrame中包含的日期列时，通常使用 `to_datetime()` 方法会更加高效；同时对于解析复杂的日期字符串，则可以利用到 `parse()` 函数。 掌握这些工具和方法能够大大提高时间日期处理的效率与准确性，在数据分析、报表生成及日志分析等场景下非常有用。通过不断学习实践，你将能更好地理解和运用Python中的时间日期操作技巧。
     
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    本文章主要讲解如何使用JavaScript有效处理和格式化JSON数据中的日期问题，提供实用解决方案。 我们遇到一个问题：从C#返回的日期字段在进行JSON序列化后，在前台JavaScript里显示的形式并不是真正的日期格式，这让我们感到很不满意。显然，不能为了这个问题把所有日期字段都改为字符串类型。因此，找到了一个JavaScript扩展方法来解决这一问题。以下是该功能实现的一部分代码： ```javascript function ChangeDateFormat(jsondate) { jsondate = jsondate.replace(/Date(, ).replace()/, ); if (jsondate.indexOf(+) > 0) { jsondate = jsondate.substring(0, jsondate.indexOf(+)); } } ``` 这段代码的主要功能是将JSON序列化后的日期格式进行转换，以便在JavaScript中正确显示。