Python Pandas.to_datetime()

当csv文件被导入并形成一个数据框架时，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，对字符串而不是日期时间对象进行时间差等操作非常困难。Pandas to_datetime()方法有助于将字符串日期时间转换成Python日期时间对象。

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:

arg: 一个整数、字符串、浮点数、列表或dict对象，用于转换为Date时间对象。
dayfirst: 布尔值，如果为真，则将日期放在首位。
yearfirst: 布尔值，如果为真，则将年份放在前面。
utc: 布尔值，如果为真，则返回UTC的时间。
format: 字符串输入，告诉日、月、年的位置。

返回类型: 日期时间对象系列。

例子#1：字符串到日期
在下面的例子中，一个csv文件被读取，数据框架的日期列从一个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，Date列的数据类型是对象，但在使用to_datetime()后，它被转换为一个日期时间对象。

Before operation-

After Operation-

例子#2：转换时间时出现异常
时间对象也可以用这个方法进行转换。但是由于在时间列中，并没有指定日期，因此在这种情况下，Pandas会自动将今天的日期放入。

# 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:
如输出中所示，一个属于今天的日期（2018-07-07）已经被添加到Date时间对象中。