import pandas as pddf=pd.pd.read_csv（）df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%y')
pandas
.to_
datetime
（arg，errors =‘raise’，utc = None，format = None，unit = None ）
pandas
通常用于处理成组
日期
，不管这些
日期
是DataFrame的轴索引还是列，to_
datetime
方法可以
解析
多种不同的
日期
表示形式。
（1）获取指定的时间和
日期
df[’'date]数据类型为“object”，通过pd.to_
datetime
将该列数据转换为时间类型，即
datetime
。
df[‘date_formatted’]=pd.t
1、将不规整的
日期
转为标准
日期
，并提取年月，年份作为新字段
datetime
.strptime(x,’%d.%m.%Y’)
将字符串x转为
datetime
，注意字符串格式不统一，也许为‘%m-%d-%Y’
a.strftime(’%Y-%m’)
将
日期
a提取出年月，成为字符串
sales_info['date'] = sales_info['date'].map(lambda x:
datetime
.strptime(x,'%d.%m.%Y'))
sales_info['date_Ym'] = s
解析
来自各种来源和格式的时间序列信息
pd.to_
datetime
(
arg,#int, float, str,
datetime
, list, tuple, 1-d array, Series DataFrame/dict-like
errors='raise',# {'ignore', 'raise', 'coerce'}, default 'raise'
dayfir...
我们在python对数据
进行
操作时，经常会选取某一时间段的数据
进行
分析。这里为大家介绍两个我经常用到的用来选取某一时间段数据的函数：
datetime
( )和pd.to_
datetime
( )。
（一）
datetime
( )
（1）获取指定的时间和
日期
。
datetime
(%Y,%m,%d,%H,%M,%S)
datetime
共有6个参数，分别代表的是年月日时分秒。其中年...
