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import pandas as pd
import datetime as dt
df = pd.DataFrame({'Date':[n for n in range(44602, 44611)]})
df['Date'] = pd.TimedeltaIndex(df['Date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)
时间
变为 43101
问题
描述：在写
Excel
导入
功能时，后台一直报
时间
类型
转换
错误，在debug模式下，我发现表中的
时间
到方法里变成了43101，如下图所示
解决
方法：try-catch处理，报错后对数字进行
时间
转换
static long m
inT
ime = Timestamp.valueOf("1970-01-01 09:00:00").getTime();
static long maxTime = Timestamp.valueOf("2038-01-19 11:00:00").get
继承 AnalysisEventListener 重写 onException。当抛出
异常
，停止读剩余
数据
，直接返回。当没有抛出
异常
，忽略此行，继续读取插入。Before未定义
异常
情况。
在做
导入
功能时发现
excel
表格中的
时间
日期的
格式
默认是Y/m/d，在后台检索
excel
文件时获取到的
时间
日期的值与在表中插入的
数据
不符合，可能是一个五位整数，这个时候需要我们使用三元表达式。如果获取到的值与表中实际字段
数据
类型不符合，可以进行一下运算：(获取到的值 - 25569)*24*60*60可以获取到对应这个
时间
的
时间
戳，然后根据
时间
戳进行
转换
就可以
解决
了。环境：fastadmin框架，PHP7.4.3，PHP
Excel
-1.8。
在使用
Python
做
数据
分析时，经常需要
导入
保存在
Excel
中的
数据
集文件，但很多时候
Python
的Pandas会把
Excel
中的文本
数据
(例如员工编号，身份证号，不同城市的数字代码等数值型文本）识别为'float'或'
int
'类型, 而这并不是我们所需要的，特别是在有些
机器学习
模型中需要对连续型
数据
和离散型
数据
（字符串，也就是文本）进行严格区分。看下面的栗子：
数据
集
Excel
长这样：
现在我们用Pandas把该
Excel
文件读入
Python
中：
data=pd.read_
excel
(r"F:\...
用POI读取
Excel
数据
：（版本号：POI3.7）
1、读取
Excel
private List<String[]> rosolveFile(InputStream is, String suffix,
int
startRow) throws IOException, FileNotFoundException {
Workbook xssfWorkbook = ...
