从2个数据帧中提取datetime对象并重新格式化

的过程可以通过以下步骤完成：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from datetime import datetime

1. 创建两个数据帧，假设为df1和df2，包含datetime对象的列。
2. 提取datetime对象：

datetime_obj1 = pd.to_datetime(df1['datetime_column'])
datetime_obj2 = pd.to_datetime(df2['datetime_column'])

1. 重新格式化datetime对象：

formatted_datetime1 = datetime_obj1.dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
formatted_datetime2 = datetime_obj2.dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

在上述代码中，'%Y-%m-%d %H:%M:%S'是重新格式化datetime对象的格式，你可以根据需要进行调整。

这样，你就可以从两个数据帧中提取datetime对象并重新格式化了。

关于datetime对象的概念：datetime对象是Python中的一个内置类，用于处理日期和时间。它可以表示一个特定的日期和时间，包括年、月、日、时、分、秒等信息。

datetime对象的分类：datetime对象属于Python的datetime模块，它是一个组合了日期和时间的类。

datetime对象的优势：

• 提供了丰富的日期和时间处理方法，如计算日期差、比较日期、格式化日期等。
• 可以方便地进行日期和时间的运算和转换。
• 在数据分析和处理中，datetime对象可以用于时间序列分析、数据对齐、时间索引等操作。

datetime对象的应用场景：

• 数据分析和处理：用于处理时间序列数据，如股票交易数据、气象数据等。
• 日志记录和分析：用于记录和分析系统日志、用户行为日志等。
• 计划任务和定时任务：用于执行定时任务，如定时备份、定时报表生成等。

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