使用numpy来执行此操作，因为它支持“BC”年份：

import numpy as np

>>> np.datetime64('000') + np.timedelta64(736698, 'D')
numpy.datetime64('2017-01-04')

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Date': [736698.0]})

df['Date2'] = pd.to_timedelta(df['Date'], unit='D').to_numpy() + np.datetime64('000')

输出：

>>> df
       Date      Date2
0  736698.0 2017-01-04

如果你想要一个向量方法，并期望最后的日期是最近的，你可以减去一个有效的epoch：

# use a valid origin
epoch = pd.to_datetime('1970-1-1')
# define the value of this origin relative to your reference
epoch_from_ref = 719527

# perform the conversion
df['date'] = pd.to_datetime(df['col'].sub(epoch_from_ref),
                            unit='D', origin=epoch)

输出：

col       date
0  736698 2017-01-05

使用的输入：

df = pd.DataFrame({'col': [736698]})

您可以使用以下命令将给定的浮点数转换为日期时间。由于我们不能设置year=0，我们必须从最终结果中减去它：

df['Date'] = df['Date_num'].apply(lambda x: datetime.datetime(1,1,1) + datetime.timedelta(x) - datetime.timedelta(366))

# Output
# Date_num  Date
# 736698.0  2017-01-04