场景：

在很多时候我们读取Excel文件后，得到的df中，时间日期列有很多浮点数，原因是在Excel中，时间会被当成序列数储存，如果设置的格式不当，或者在Excel清除了格式，时间就换变为序列数，例如：

在pandas读取这样的Excel后，并不能直接转换为datetime，我们可以应用一下代码，对数据进行格式化：

def convert_to_datetime(value):
    try:
        # 检测传入的是否为数字
        if pd.api.types.is_number(value):
            # 处理 Excel 序列号中的特殊日期
            if value < 60:
                return pd.to_datetime(value - 1, origin='1900-01-01', unit='D')
            else:
                # 考虑到1900年2月29日这个不存在的日期在excel会正确显示，所以让1900-2-29显示为1900-02-28
                # 即当数字为60时，实际的时间是1900-2-28，当数字为59时，日期也为1900-2-28
                return pd.to_datetime(value - 1, origin='1899-12-31', unit='D')
        else:
            # 尝试直接转换为 datetime
            return pd.to_datetime(value)
    except (ValueError, OverflowError):
        # 当非序列数时应返回原来的内容
        return value

这里给代码做出解释，Excel在计算日期时，会将日期转化为序列数，1900-01-01记为1，1900-01-02记为2，以此类推；

但是为了兼容之前版本的软件和其他软件，Excel会错误的认定1900年为闰年，即1900-02-29是有效日期，Excel关于1900年闰年解释，但在pandas和其他软件中，没有1900-02-29，所以我在转换代码中检测当，序列数小于60时，第一天为1900-01-01,；当序列数大于等于60时，开始日期则为1899-12-31，在转换时就可以转为正确的日期。

应用示例：

import pandas as pd


def convert_to_datetime(value):
    try:
        # 检测传入的是否为数字
        if pd.api.types.is_number(value):
            # 处理 Excel 序列号中的特殊日期
            if value < 60:
                return pd.to_datetime(value - 1, origin='1900-01-01', unit='D')
            else:
                # 考虑到1900年2月29日这个不存在的日期在excel会正确显示，所以让1900-2-29显示为1900-02-28
                # 即当数字为60时，实际的时间是1900-2-28，当数字为59时，日期也为1900-2-28
                return pd.to_datetime(value - 1, origin='1899-12-31', unit='D')
        else:
            # 尝试直接转换为 datetime
            return pd.to_datetime(value)
    except (ValueError, OverflowError):
        # 当非序列数时应返回原来的内容
        return value

# 示例数据列表
example_values = [
    44562.75,  # 这是一个Excel浮点数表示的日期，对应于2022-01-01 18:00
    "2023-04-05",  # 这是一个字符串形式的日期
    60,         # Excel中的特殊日期，应该返回1900-02-28
    59,         # 同样，这应该返回1900-02-28
    "not a date",  # 非日期格式的字符串
    1,          # Excel序列号1对应于1900-01-01
]

# 将示例数据转换为日期
converted_dates = [convert_to_datetime(val) for val in example_values]

for original, converted in zip(example_values, converted_dates):
    print(f"Original: {original}, Converted to datetime: {converted}")