Python| Pandas.to_datetime()
当导入 csv 文件并创建数据框时，文件中的日期时间对象被读取为字符串对象而不是日期时间对象，因此很难对字符串而不是日期时间对象执行时间差等操作. Pandas to_datetime()方法有助于将字符串日期时间转换为Python日期时间对象。
Syntax:
pandas.to_datetime(arg, errors=’raise’, dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin=’unix’, cache=False)
Parameters:
arg: An integer, string, float, list or dict object to convert in to Date time object.
dayfirst: Boolean value, places day first if True.
yearfirst: Boolean value, places year first if True.
utc: Boolean value, Returns time in UTC if True.
format: String input to tell position of day, month and year.
返回类型：日期时间对象系列。
对于使用的 CSV 文件的链接，请单击此处。
示例 #1：字符串到日期
在以下示例中，读取一个 csv 文件，并将数据框的日期列从字符串对象转换为日期时间对象。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("todatetime.csv")
# overwriting data after changing format
data["Date"]= pd.to_datetime(data["Date"])
# info of data
data.info()
# display
data
输出：
如图所示，日期列的数据类型是对象，但使用 to_datetime() 后，它被转换为日期时间对象。
操作前——
_0.jpg)
手术后—— _1.jpg)
示例 #2：转换时间时出现异常
也可以使用此方法转换时间对象。但是由于在时间列中没有指定日期，因此在这种情况下，Pandas 会自动输入今天的日期。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("todatetime.csv")
# overwriting data after changing format
data["Time"]= pd.to_datetime(data["Time"])
# info of data
data.info()
# display
data
输出：
如输出所示，作为今天的日期的日期 (2018-07-07) 已与日期时间对象一起添加。
_2.jpg)