错误的年份pd.to_datetime
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时间格式。它的作用是将数据转换为pandas中的Timestamp对象，以便进行日期时间相关的操作和分析。
该函数的参数可以是单个日期时间字符串、日期时间字符串列表、整数或浮点数。当参数是单个日期时间字符串时，函数会将其转换为Timestamp对象并返回；当参数是日期时间字符串列表时，函数会将列表中的每个字符串都转换为Timestamp对象并返回一个包含这些对象的pandas Series；当参数是整数或浮点数时，函数会将其视为从1970年1月1日开始的时间戳，并返回对应的Timestamp对象。
pd.to_datetime函数的优势在于它可以处理多种日期时间格式，包括但不限于年月日时分秒、年月日、年月、时间戳等。它还支持自定义日期时间格式，可以通过format参数指定输入字符串的格式，以便正确解析。
应用场景：
- 数据清洗和预处理：在数据分析和机器学习任务中，经常需要处理日期时间数据。pd.to_datetime函数可以将不同格式的日期时间数据转换为统一的格式，方便后续的处理和分析。
- 时间序列分析：时间序列分析是一种重要的数据分析方法，用于研究数据随时间变化的规律。pd.to_datetime函数可以将时间序列数据转换为pandas中的DatetimeIndex对象，从而可以方便地进行时间序列的索引和切片操作。
- 数据可视化：在数据可视化过程中，经常需要将日期时间数据作为横坐标或纵坐标进行展示。pd.to_datetime函数可以将日期时间数据转换为pandas中的Timestamp对象，方便在图表中进行展示和分析。
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gd2 = pd.to_datetime
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但是，遇到了一个错误。我不知道哪里出了问题。dateformat['date'] = pd.to_datetime(dateformat['year_month'], format='%Y%m')
array(['20071', '20072'
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0 443272 443434 44341
1 2091-05-26
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1970-01-01 00:00:00
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query_df[dt
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