Python | pandas.to_datetime()
当导入 csv 文件并制作数据框时，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差等操作。Pandas **to_datetime()** 方法有助于将字符串 Date 时间转换为 Python Date 时间对象。
语法:
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)
参数:
参数:要转换为日期时间对象的整数、字符串、浮点、列表或字典对象。 dayfirst: 布尔值，如果为 True，则放置 dayfirst。 第一年:布尔值，如果为真，则将第一年置于第一位。 世界协调时:布尔值，如果为真，则返回以世界协调时为单位的时间。 格式:字符串输入，告诉日、月、年的位置。
返回类型:日期时间对象序列。
所用 CSV 文件的链接，点击这里的。
示例#1: 字符串到日期 在以下示例中，读取 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，但在使用 to_datetime()后，它被转换为日期时间对象。
操作前-
运算后-
例 2: 转换时间时异常 时间对象也可以用此方法转换。但是因为在时间栏中没有指定日期，所以熊猫会自动将放入今天的日期中。
# 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，一个日期(2018-07-07)即今天的日期已经添加了 Date time 对象。
