pd.read_excel读取Excel时日期字符串转整数的解决方法

问题根源 #

你看到的整数（比如43800）是Excel的日期序列号，它的基准本应是1900-01-01，但由于Excel的历史bug（误把1900年判定为闰年），实际对应的起始日期是1899-12-30。之前的代码把这些整数当成了Unix时间戳（以1970-01-01为基准），所以才会全部输出01/01/1970。

两种解决方法 #

方法1：读取文件时直接解析日期 #

在pd.read_excel中直接指定要解析的日期列，同时适配Excel的日期规则：

import pandas as pd

# 替换为你的文件路径和目标日期列名
client_entity_df = pd.read_excel(
    "your_file.xlsx",
    parse_dates=["成立日期", "其他日期列"],
    date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, origin="1899-12-30", unit="D")
)

# 按需转成dd/mm/yyyy格式的字符串
for col in columns_with_date_string:
    client_entity_df[col] = client_entity_df[col].dt.strftime("%d/%m/%Y")

方法2：读取后转换已有的整数列 #

如果数据已经读到DataFrame中，直接对整数格式的日期列做转换：

for col in columns_with_date_string:
    # 将Excel序列号转为datetime对象
    client_entity_df[col] = pd.to_datetime(
        client_entity_df[col],
        origin="1899-12-30",
        unit="D"
    )
    # 转成dd/mm/yyyy格式的字符串
    client_entity_df[col] = client_entity_df[col].dt.strftime("%d/%m/%Y")

额外提示 #

• 如果后续需要进行日期计算（比如加减天数、筛选区间），建议保留datetime类型，跳过strftime转换步骤。
• 可以先拿单个值验证逻辑：执行pd.to_datetime(43800, origin="1899-12-30", unit="D")，应该得到Excel中对应的正确日期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Babayega