pandas to_datetime留下未转换的数据

pandas to_datetime是pandas库中的一个函数，用于将数据转换为日期时间格式。它可以将字符串、整数、浮点数等不同类型的数据转换为pandas中的日期时间类型。

该函数的语法如下：

pandas.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=True)

参数说明：

• arg：需要转换的数据，可以是单个数据或数据列表。
• format：指定日期时间的格式，如果不指定，则会自动推断。
• 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：如果日期在字符串中的位置在月份之前，则设置为True。
• yearfirst：如果日期在字符串中的位置在年份之前，则设置为True。
• utc：如果为True，则将转换后的日期时间转换为UTC时间。
• box：如果为True，则将转换后的日期时间包装在pandas的Timestamp对象中。
• exact：如果为True，则要求格式完全匹配。
• unit：指定时间单位，可选值为'D'、'h'、'm'、's'、'ms'、'us'、'ns'。
• infer_datetime_format：如果为True，则尝试自动推断日期时间格式。
• origin：指定时间的起点，可选值为'unix'、'julian'、'windows'。
• cache：如果为True，则缓存解析的日期时间格式。

pandas to_datetime函数的优势在于它能够灵活地处理不同类型的数据，并将其转换为统一的日期时间格式，方便进行时间序列分析和处理。

应用场景：

• 数据清洗：在数据清洗过程中，经常需要将不同格式的日期时间数据统一为pandas的日期时间类型，以便后续的分析和处理。
• 时间序列分析：在时间序列分析中，需要对日期时间数据进行处理和分析，pandas to_datetime函数可以方便地将数据转换为日期时间类型，便于进行时间序列的建模和预测。
• 数据可视化：在数据可视化过程中，经常需要对日期时间数据进行处理和展示，pandas to_datetime函数可以将数据转换为日期时间类型，方便进行时间轴的展示和分析。

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