按pd.to_datetime转换日期
pd.to_datetime是pandas库中的一个函数，用于将字符串或数字转换为日期格式。它可以将各种格式的日期数据转换为pandas中的Timestamp对象，以便进行日期和时间的处理和分析。
该函数的语法如下： pd.to_datetime(arg, format=None, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=False)
参数说明：
- arg：需要转换的日期数据，可以是字符串、整数、浮点数、列表、元组、Series、DataFrame等。
- format：指定日期字符串的格式，如果不指定，则会自动推断日期格式。
- errors：指定错误处理方式，可选值为'raise'、'ignore'、'coerce'，默认为'raise'，即遇到错误会抛出异常。
- dayfirst：如果日期字符串中的日期在月份之前，设置为True，否则设置为False。
- yearfirst：如果日期字符串中的年份在月份之前，设置为True，否则设置为False。
- utc：如果为True，则将转换后的日期对象视为UTC时间。
- box：如果为True，则将转换后的日期对象包装在pandas的Timestamp对象中。
- exact：如果为True，则要求日期字符串的格式必须与指定的format完全匹配。
- unit：指定日期字符串中的时间单位，可选值为'Y'、'M'、'D'、'h'、'm'、's'、'ms'、'us'、'ns'。
- infer_datetime_format：如果为True，则尝试自动推断日期字符串的格式。
- origin：指定日期的起始点，可选值为'unix'、'julian'、'windows'。
- cache：如果为True，则缓存解析的日期格式。
pd.to_datetime的优势：
- 灵活性：pd.to_datetime可以处理多种不同格式的日期数据，包括字符串、整数、浮点数等。
- 自动推断：如果不指定日期字符串的格式，pd.to_datetime会自动推断日期格式，减少了手动指定格式的工作量。
- 错误处理：pd.to_datetime提供了灵活的错误处理方式，可以根据需求选择抛出异常、忽略错误或强制转换。
- 支持时区：pd.to_datetime可以处理时区信息，方便进行跨时区的日期计算和分析。
- 兼容性：pd.to_datetime返回的是pandas的Timestamp对象，可以与pandas的其他函数和数据结构无缝集成。
pd.to_datetime的应用场景：
- 数据清洗：在数据清洗过程中，经常需要将字符串类型的日期数据转换为日期格式，以便进行时间序列分析、日期计算等操作。
- 数据分析：在数据分析过程中，经常需要对日期数据进行处理和分析，pd.to_datetime可以方便地将不同格式的日期数据转换为统一的日期格式，便于进行统计和可视化分析。
- 时间序列分析：在时间序列分析中，需要对日期数据进行滞后、移动、聚合等操作，pd.to_datetime可以将日期数据转换为pandas的DatetimeIndex对象，方便进行时间序列的索引和切片操作。
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#
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44 2 1/10/2020 2 2 1/12/2020 5 我将df日期转换为pandas dt df.date = df.date.astype(str).str.slice(0, 10)
print(df.date.min
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2022-04-07 08:24:19+02:00 |我想将日期列分为两列，一列用于格式为“yyyy dd”的日期，另一列为格式为"hh:mm:ss+tmz“的时间列。
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