Python excel中的日期转换为文本，反之亦然

我看到excel用特定的序列号标识日期。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

但这种转换背后的逻辑是什么？为什么

43290

用于

09/07/2018

？

另外，如果我在

数据框架（Python）中有一个数字格式的日期列表，如何将该数字转换为日期格式？

与时间类似，我看到十进制值代替常规时间格式。这些时间转换背后的逻辑是什么

评论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转换背后的逻辑的问题：
这只是自1900年1月1日以来的天数（或天数的分数，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
日期：2008年1月1日。但请记住，您的计算机的系统日期
设置可能会导致DATEVALUE函数的结果从
这个例子

…

Excel将日期存储为连续序列号，以便在计算中使用。默认情况下，1900年1月1日是序列号1，2008年1月1日是序列号39448，因为它是1900年1月1日之后的39447天

从

如果我在数据框中有数字格式的这些日期列表
（Python），如何将此数字转换为日期格式

由于我们知道该数字表示自1900年1月1日起的天数，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"

但是，
pd.read\u excel
应该能够自动处理此问题。
是的。这差不多就是总结。实际上，这些数据存在于xlsb文件中。由于没有名为read_xlsb的函数，我编写了一个函数来读取它。但结果是，不知怎的，这个日期被转换成了数字格式，所以读取excel不会有帮助。不过，您的解决方案目前似乎运行良好。时间呢？例如，
0.516550926
指的是
12:23:50
。如何执行此转换？这背后的逻辑是什么？