本文详解如何在使用 pandas.read_excel() 导入 Excel 表格时，准确解析 "m/d/Y H:M" 格式的时间戳列，避免因区域设置或自动推断导致的日期错乱（如 1/5/2021 被误读为 2021-01-05 而非 2021-05-01），并提供可靠、可复现的解决方案。
本文详解如何在使用 `pandas.read_excel()` 导入 excel 表格时，准确解析 `"m/d/y h:m"` 格式的时间戳列，避免因区域设置或自动推断导致的日期错乱（如 `1/5/2021` 被误读为 `2021-01-05` 而非 `2021-05-01`），并提供可靠、可复现的解决方案。
在处理水文、气象或IoT等高频时序数据时，Excel 文件中常以 "m/d/Y H:M"（如 4/30/2021 23:45）格式存储时间戳。但 pandas.read_excel() 默认启用 infer_datetime_format=True 并依赖底层 xlrd 或 openpyxl 的日期解析逻辑——它会尝试根据数值范围（如月份 ≤12）自动猜测格式，导致 1/5/2021 被错误识别为 2021-01-05（1月5日），而非用户本意的 2021-05-01（5月1日）。更棘手的是，当 Excel 内部混合了不同区域格式（例如前12行用 m/d/Y，后续改用 d/m/Y），问题会进一步加剧。
关键结论：date_format 参数在 read_excel() 中对大多数引擎（如 openpyxl、xlrd）并不生效 —— 它仅被 pandas 的旧版 xlrd 引擎部分支持，且不保证严格按指定格式解析。因此，推荐采用“先读取、后转换”策略，即使用 pd.to_datetime() 显式指定格式进行列级转换，这是最稳定、最可控的方法。
以下为完整实践代码：
import pandas as pd
# 1. 基础读取（不解析日期）
df = pd.read_excel("DATA.xlsx")
# 2. 显式转换 'date' 列为 datetime，强制按 '%m/%d/%Y %H:%M' 解析
# 注意：若原始数据无秒（如 '4/30/2021 23:45'），请勿加 ':%S'
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%m/%d/%Y %H:%M')
# 3. 验证结果
print(df.dtypes)
print(df.head())✅ 输出示例：
date datetime64[ns]
flowrate float64
dtype: object
date flowrate
0 2021-04-30 23:45:00 -1904.39
1 2021-04-30 23:50:00 -1864.59
2 2021-04-30 23:55:00 -1772.78
3 2021-01-05 00:00:00 -1679.54 # 此处 '1/5/2021' → 2021年1月5日（符合 m/d/Y）⚠️ 重要注意事项：
- 格式字符串必须与原始字符串完全匹配：%m 对应月（01–12）、%d 对应日（01–31）、%Y 对应4位年份；若 Excel 中时间为 0:00（无前导零），需改用 %I 或容错处理（见下文）；
-
处理不规范时间（如 0:00）：若原始数据存在单数字小时/分钟（如 1/5/2021 0:00），%H:%M 可能失败。此时建议添加 errors='coerce' 并配合 fillna()，或统一预处理：
# 容错转换（无效值转为 NaT） df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%m/%d/%Y %H:%M', errors='coerce') # 或先用 str.replace 清洗（适用于批量修复） df['date'] = df['date'].astype(str).str.replace(r'(\b\d{1,2})/(\d{1,2})/(\d{4}) (\d{1,2}):(\d{2})', r'\1/\2/\3 \Z\4:\5', regex=True) # 示例思路，实际请按需调整 - 性能提示：对超大 Excel 文件，可在 read_excel() 中使用 usecols 限定列、dtype={'date': str} 防止自动类型转换，再执行 to_datetime，显著提升效率；
-
替代方案：优先使用 CSV：如问题所述，Excel 的二进制格式易受本地区域设置污染。若源头可导出为 UTF-8 CSV，pd.read_csv() + parse_dates 组合更稳定：
df = pd.read_csv("DATA.csv", parse_dates={'datetime': ['date']}, date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%m/%d/%Y %H:%M'))
总结而言，放弃依赖 read_excel() 的自动日期推断，坚持使用 pd.to_datetime(..., format=...) 进行显式、强约束的列转换，是确保时间戳解析准确性的黄金准则。该方法逻辑清晰、调试直观、兼容性强，适用于所有主流 pandas 版本（≥1.0）及 Excel 引擎。
