excel高手进，字符串提取日期

Posted 2023-03-26

excel表中的一个字符串HCB900026010000906180373日期是09-06-18在另外一个表格中输入的格式是什么可以直接提取日期，请用这个字符串实例说明，谢谢！
非常感谢二楼三楼的回答，但一楼的回答更加实际易懂，我只有将分给一楼了，最后对三位的精彩回答表示感谢.

你好！

取字符串需要用到mid函数~

我试了一下：
假设
1 A6=HCB900026010000906180373

2 你说的这个字符串的字长都是一定的，日期所在的位数是固定，如例子中的15-20位为日期信息~

那么在B3中输入公式：
=MID(A6,15,2)&"-"&MID(A6,17,2)&"-"&MID(A6,19,2)

以上得出的结果就是你要的~~ 参考技术A 1、邮箱@字符之前的内容提取用公式=left(a1,find("@",a1)-1)如a列式邮箱，那么在b1单元格输入公式，下拉复制即可。
2、你好-业务专员
同样道理，用公式=left(a1,find("-",a1)-1)即可，
如有问题，百度hi我
祝你成功！ 参考技术B A1为字符串,在其它单元格输入公式就是你要的日期,但这个日期只是文本型,不能参与计算:
="20"&MID(A1,15,2)&"-"&MID(A1,17,2)&"-"&MID(A1,19,2)

以下是可以参与计算的日期格式:
=DATE(20&MID(A1,15,2),MID(A1,17,2),MID(A1,19,2)) 参考技术C 数据在A1
在另外单元格输入

=TEXT(MID(A1,15,6),"2000-00-00")
或者
=TEXT(MID(A1,15,6),"2000年00月00日")

在Python中按日期对excel文件进​​行排序[关闭]

【中文标题】在Python中按日期对excel文件进​​行排序[关闭]

【英文标题】：Sort an excel file by date in Python [closed]

【发布时间】：2019-05-07 11:42:16

【问题描述】：

我想在python中导入的excel文件中根据日期提取一些数据。 我希望能够给出开始日期和结束日期并获取该特定时期的数据。 我尝试了不同的方法来安装 pandas_datareader 以使用以下代码，但我不能。

data = web.DataReader(dataset,start='', end='')

所以，这是我的代码。

import pandas as pd  
import datetime 

data = pd.read_excel('file.xlsx')  
start = datetime.datetime(2009,1,1)  
end = datetime.datetime(2018,1,1)

#reshape based on date  
set_index = data.set_index('date')

我该如何解决这个问题？ :(

Excel file

【问题讨论】：

你能分享几个excel中的行和字段吗？

@Harry_pb：我刚刚为您上传了我的文件的屏幕截图。 i.stack.imgur.com/y6o3L.png

Sort Pandas Dataframe by Date的可能重复

@Evan：谢谢，但我可以对日期进行排序。我的问题是我不知道如何确定具体的日期期间。例如，在我的数据集中，如果我只想拥有 2010 年到 2018 年的点，我该如何设置这个时间段。 （我的 excel 文件包含 1997 年到 2018 年的数据点）。

嗨@Nicole，你问的是子集。在这种情况下，我推荐df.loc[]；我会发布一个答案。

【参考方案1】：

import pandas as pd  
import datetime 

"""
ticker,date,closeunadj
ZF,2018-11-28,9.22
ZF,2018-11-27,9.16
ZF,2018-11-26,9.23
"""

df = pd.read_clipboard(sep=",", parse_dates=["date"]).set_index("date")
df

输出：

           ticker  closeunadj
date                         
2018-11-28     ZF        9.22
2018-11-27     ZF        9.16
2018-11-26     ZF        9.23

然后您可以使用.loc 将索引子集设置为您喜欢的日期范围。

df.loc[(df.index < datetime.datetime(2018, 11, 28)) & (df.index > datetime.datetime(2018, 11, 26))]

输出：

           ticker  closeunadj
date                         
2018-11-27     ZF        9.16