Excel中的日期到文本，反之亦然[重复]

Question

我看到 excel 用特定的序列号识别日期。例如：

    09/07/2018 = 43290
    10/07/2018 = 43291

我知道我们使用 DATEVALUE 、 VALUE 和 TEXT 函数在这些类型之间进行转换。

但是这种转换背后的逻辑是什么？为什么43290 换成09/07/2018？

另外，如果我在 dataframe (Python) 中有一个数字格式的这些日期列表，我如何将这个数字转换为日期格式？

与时间类似，我看到十进制值代替了常规时间格式。这些时间转换背后的逻辑是什么？

在 cmets 中给出的以下问题提供了信息，但没有回答我关于日期和文本格式之间转换背后的逻辑的问题： convert numerical representation of date (excel format) to python date and time, then split them into two seperate dataframe columns in pandas

Answer 1

它只是自 1900 年 1 月 1 日^st 以来的天数（或天数，如果谈论日期和时间）：

DATEVALUE 函数将存储为文本的日期转换为 Excel 识别为日期的序列号。例如， 公式 =DATEVALUE("1/1/2008") 返回 39448，即序列号 日期 2008 年 1 月 1 日。但请记住，您计算机的系统日期 设置可能会导致 DATEVALUE 函数的结果与 这个例子
...
Excel 将日期存储为连续的序列号，以便可以在计算中使用它们。默认情况下，1900 年 1 月 1 日是序列号 1，而 2008 年 1 月 1 日是序列号 39448，因为它是 1900 年 1 月 1 日之后的 39,447 天。

来自DATEVALUE docs

如果我在数据框中以数字格式列出这些日期 (Python)，如何将此数字转换为日期格式？

由于我们知道这个数字表示自 1900 年 1 月 1 日以来的天数，因此可以轻松地将其转换为日期：

from datetime import datetime, timedelta

day_number = 43290

print(datetime(1900, 1, 1) + timedelta(days=day_number - 2))
#  2018-07-09 00:00:00                                   ^ subtracting 2 because 1/1/1900 is
#                                                          "day 1", not "day 0"

不过pd.read_excel 应该能够自动处理这个问题。