(python,xlwings) xlwingsでexcelから「ユーザー定義」の値（時刻）を、そのままの形式で取得したいです

Question

前提・実現したいこと

・python3.x環境です。
・Excelからpythonに時刻情報（h:mm:ss）を渡したいです。
・python側では列単位で取得すべくpandasのSeriesで受け取り、dataframeに格納します。
（dataframeについての考え方が間違っていたら、併せてご指摘いただけると大変助かります。）

（ここに質問の内容を詳しく書いてください。）
書式が「ユーザー定義（h:mm:ss）」で記載されているセルをxlwingsで取得すると、値が「文字列」として変換されてしまいます。
例「11:21:00」→「0.472917」

h:mm:ss のままで取得する方法をご教示ください。

該当のソースコード

・時刻がA列50行目まで記入されていることを想定しています。

import pandas as pd
import xlwings as xw

df = pd.DataFrame(columns=["hoge1","hoge2"])
df["hoge1"] = value

# dfのhoge1列にh:mm:ss形式で格納したいです
print(df)

# (1)「h:mm:ss」と表示されます
print(xw.range((1,1),(50,1)).number_format)

# (2)コンバーター?で変換されているのかな、と思い以下も試すも変化なし
# （すみません、あまり理解できておらず、おまじない感覚です。）
print(xw.range((1,1),(50,1)).options(convert=None,format="%H:%M:%S").value)

試したこと

・コメント(1)では、h:mm:ssと認識されているのに対し、.valueで値を見ると0.xxxx..となるのがよくわからないです。。
・コメント(2)では、下記リンクを参照し、書式をいじる方法が何かないか調べた際のおまじないです。
結果として変化がなく、うまくいきませんでした。
https://qiita.com/m5knt/items/a71faf6ff256f1d1ae5f
・excel上で該当セルの書式を「文字列」にすると、0.xxxx..形式になります。
・excelをCSVファイルに吐き出すと「h:mm:ss」形式のままでした。

その他

・excelの書式設定を「ユーザー定義（h:mm:ss）」→「時刻」に変更することで解決する場合、
その変更をpython側から実行する方法も知れたら大変助かります。（そのままrange()でうまいこと取得できる方が助かります。）

Answer 1

どうも0.4729というのは11:21:00を24時間で割った値のようです。
以下のようにdatetimeで日割り計算を戻してあげると、時刻になりました。

import xlwings as xw
import datetime 
wb = xw.Book("Book1.xlsx")
sht = wb.sheets['Sheet1']
t = sht.range((1,1),(50,1)).value
print(t)
# [0.47291666666666665, 0.47361111111111115, 0.474305555555556, 0.475,...
def day_to_time(D):
    T = str(datetime.timedelta(days=D))
    return T
d = [*map(day_to_time,t)]
print(d)
# ['11:21:00', '11:22:00', '11:23:00', '11:24:00', '11:25:00', '11:26:00',...

でも、どうせpandas使うなら下のほうが楽ですね。

import pandas as pd
df = pd.read_excel("Book1.xlsx",header=None)
print(df)
"""
    0
0   11:21:00
1   11:22:00
2   11:23:00
3   11:24:00
(中略)
49  12:10:00
"""

Comments

[giseta]

ありがとうございます！
１こめの方法で解決しました。
２こめについては学習してみます。
必要に迫られてpython自体を学習したてということもあり、pandasでもexcel操作ができることを初めて知りました。pandasのread_excelを試してみたところ、excelファイルを保存していなければ反映されないようで、ちょっとこのままでは難しいかなという状態です。
ただ、dataframeにそのまま読み込んだ方が効率的というのはご指摘いただいたとおりだと思います。非保存の状態から読み込める方法を探しつつ、検討してみます。

ありがとうございました。