python的pandas库导入Excel后为何数字类型数据变为时间类型数据

Excel表格如图:

想要做时间序列数据的线性回归,于是导入pd.read_excel:

index_col=0 是第一列时间作为索引,然后想将气温一列数据类型抓换为float类型,出现报错:

float() argument must be a string or a number, not 'datetime.datetime'

如果不转float序列,后期计算自相关函数却又报错:

unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'
求解是excel数据需要更改吗

这是excel文件本身的问题，在输入的时候，这一类被自动识别为日期列了
在excel文件里设置下这一列的格式，再导入

dtype应该是：{列名:类型}

dtype= {'Temp(C)': float }

你看文档注释就明白了

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0,
...               dtype={'Name': str, 'Value': float})  # doctest: +SKIP
       Name  Value
0   string1    1.0
1   string2    2.0
2  #Comment    3.0