在Python中处理Excel数据时，有时会遇到日期以数字形式存储的情况，这是因为Excel内部使用数字表示日期，这种数字称为“日期序列号”。本篇文章将详细解释如何将这些数字日期转换为标准日期格式。
Excel的日期系统通常从1900年1月1日开始计算，但在某些情况下，它可能从1899年12月30日开始。在Excel中，日期序列号1代表1900年1月1日，因此，如果看到一个数字日期，可以通过加上1900年1月1日之前的天数来得到实际日期。但要注意的是，由于Excel在1900年2月29日存在错误（即不存在这一天，但由于早期版本的错误处理，Excel仍将之视为有效日期），因此对于1900年2月29日之前的日子，需要从1899年12月30日开始计算。
具体实现这个转换的过程，可以使用Python的`pandas`库读取Excel文件，然后通过自定义函数来处理日期列。以下是一个示例：
1. 使用`pandas.read_excel()`读取Excel文件。
2. 获取数据框（DataFrame）的列名。
3. 定义一个函数，该函数接收日期序列号作为参数，通过`datetime.timedelta`增加指定天数，然后转换为标准日期格式。
4. 循环遍历需要转换的列，应用日期转换函数，并将结果添加到新的列列表中。
5. 将新列列表替换原始DataFrame中的列名。
6. 更新DataFrame的列名。
以下是转换函数的详细实现：
```python
import pandas as pd
import datetime
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel(r'xxxx.xlsx')
# 获取列名
col = list(data.columns)
# 定义转换日期的函数
def convert_excel_date(date_num):
delta = datetime.timedelta(days=date_num)
base_date = datetime.datetime.strptime('1899-12-30', '%Y-%m-%d')
converted_date = base_date + delta
return datetime.datetime.strftime(converted_date, '%Y-%m-%d')
# 循环处理日期列
col_new = []
for x in range(len(col[2:9])):
converted_date = convert_excel_date(col[2:9][x])
col_new.append(converted_date)
# 替换列名
col[2:9] = col_new
data.columns = col
```
此外，如果你需要创建包含日期的Excel文件，可以使用`openpyxl`库。以下是一个简单的例子：
```python
import openpyxl
import datetime
# 创建一个新的工作簿
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
# 设置工作表标题
ws.title = '日期示例'
# 添加数据行，其中包含一个日期
ws['A1'] = 520 # 假设这是一个日期序列号
ws.append([1, 2, 3])
# 添加当前日期
now = datetime.datetime.now()
ws['A3'] = now
# 保存工作簿
wb.save('time.xlsx')
```
这个例子展示了如何在Excel中创建一个包含日期的新工作表，其中`A1`单元格包含一个日期序列号，`A3`单元格则直接插入当前日期。保存后，你可以看到Excel文件中日期以标准格式显示。
处理Excel数字日期的关键在于理解Excel的日期系统，并使用Python的`datetime`和`pandas`库进行转换。通过以上方法，可以轻松地将Excel的数字日期转换为人类可读的标准日期格式。在处理大量数据时，这样的转换能提高数据分析的效率和准确性。
