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

Python 2.7.10
尝试过 pandas 0.17.1 -- 函数 read_excel
尝试过 pyexcel 0.1.7 + pyexcel-xlsx 0.0.7 -- 函数 get_records()

在Python中使用pandas时可以读取excel文件（格式：xls xlsx）并留下包含date or 日期+时间值作为strings而不是自动转换 to datetime.datetime or timestamp types?

如果使用 pandas 不可能做到这一点，有人可以建议另一种方法/库来阅读xls xlsx文件并将日期列值保留为字符串？

For the pandas解决方案尝试df.info()生成的日期列类型如下所示：

>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 117 entries, 0 to 116
Columns: 176 entries, Mine to Index
dtypes: datetime64[ns](2), float64(145), int64(26), object(3)
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/方法 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/方法 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)

并且还尝试了 pyexcel 库，但它具有相同的自动魔术转换行为：

尝试/方法 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'])))
              )

我遇到了同样的问题，除了 pandas 奇怪地只转换some单元格转换为日期时间。我最终手动将每个单元格转换为字符串，如下所示：

def undate(x):
    if pd.isnull(x):
        return x
    try:
        return x.strftime('%d/%m/%Y')
    except AttributeError:
        return x
    except Exception:
        raise

for i in list_of_possible_date_columns:
    df[i] = df[i].apply(undate)