我必须解析一个 xml 文件，该文件为我提供 Excel 样式的日期时间；例如：42580.3333333333.
Pandas 是否提供了一种将该数字转换为常规数字的方法datetime object?
好吧，我认为最简单的事情就是构建一个TimedeltaIndex从浮点数并将其添加到标量日期时间1900,1,1:
In [85]:
import datetime as dt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':[42580.3333333333, 10023]})
df
Out[85]:
date
0 42580.333333
1 10023.000000
In [86]:
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900,1,1)
df
Out[86]:
date real_date
0 42580.333333 2016-07-31 07:59:59.971200
1 10023.000000 1927-06-12 00:00:00.000000
好吧，看来 Excel 的日期有点奇怪，谢谢@ayhan：
In [89]:
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1899, 12, 30)
df
Out[89]:
date real_date
0 42580.333333 2016-07-29 07:59:59.971200
1 10023.000000 1927-06-10 00:00:00.000000
参见相关：如何将 python datetime.datetime 转换为 Excel 序列日期数字
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