当不存在日期列时，pandas.read_excel()输出'OverflowError: date value out of range‘

当不存在日期列时，pandas.read_excel()输出'OverflowError: date value out of range'是因为在读取Excel文件时，pandas默认会将日期列解析为datetime对象。当日期值超出datetime对象的范围时，就会抛出OverflowError。

为了解决这个问题，可以通过以下方法进行处理：

1. 检查Excel文件中的日期列是否包含超出datetime对象范围的日期值，例如过早或过晚的日期。如果有，需要进行修正或删除这些日期值。
2. 在读取Excel文件时，通过指定参数进行日期列的解析设置。可以使用pandas的to_datetime()函数将日期列转换为datetime对象，并指定合适的日期格式。例如：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 将日期列转换为datetime对象
df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'], format='%Y-%m-%d')

# 继续处理其他列或进行其他操作

在上述代码中，format='%Y-%m-%d'表示日期的格式为年-月-日，可以根据实际情况进行调整。

1. 如果Excel文件中的日期列不是标准的日期格式，可以使用parse_dates参数将其解析为datetime对象。例如：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并解析日期列
df = pd.read_excel('file.xlsx', parse_dates=['日期列'])

# 继续处理其他列或进行其他操作

在上述代码中，parse_dates=['日期列']表示将名为'日期列'的列解析为datetime对象。

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