python导出时序数据精度缺失解决办法（对时序数据重采样）

源码：

import pandas as pd

#导入数据
#parse_dates=True,将时间转换成时间类型的索引
df = pd.read_excel('D:\机器人采集数据样本.xlsx', index_col='时间', parse_dates=True)

#将数据进行补齐
#补齐规则，每秒采样四次
df_new = df.resample('250L').mean()

#空值部分采用线性插值
df_new1 = df_new.interpolate()

#打印差值之后的结果
# print(df)
print(df_new1)

#将结果写入到excel表格
df_new1.to_excel('测试7.xlsx')

实现的功能：将excel表的数据读入，按照时间进行重新采样，将数据进行插补，将处理后的数据输出到excel表（excel表被保存在该项目所在的位置）

实现过程遇到的问题：

输出的excel表时间一列出现错误的时间，并且精度不够。（前提：在程序里是正确的时间）

见下图

（输出的excel）

（程序中的）

 

（理想的）

解决办法：

1、找到输出excel表，对时间一列进行单元格设置

 

2、自定义->hh:mm:ss 代表：时分秒

心得：这个问题困扰我三天，我一直在程序中寻找解决办法，但是最后并不是用程序去解决的，因为本来这个东西就是对的，只是excel表显示的问题。在实际上，如果觉得自己的东西并没有问题，但是还是出现了问题，可以尝试采用另外一种方式解决。