使用 pd.read_csv() 函数读取名为 SH_A_339.csv 的 CSV 文件，并将 第一列解析为 Pandas 中的日期时间格式。

你可以使用 Pandas 的 `pd.read_csv()` 函数读取名为 `SH_A_339.csv` 的 CSV 文件，并使用 `parse_dates` 参数将第一列解析为 Pandas 中的日期时间格式。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件，并将第一列解析为日期时间格式
df = pd.read_csv('SH_A_339.csv', parse_dates=[0])

# 显示前五行数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用 `pd.read_csv()` 函数读取名为 `SH_A_339.csv` 的 CSV 文件，并将 `parse_dates=[0]` 参数传递给函数，以将第一列解析为日期时间格式。最后，我们使用 `.head()` 方法显示前五行数据。

需要注意的是，`parse_dates` 参数可以接受多个列名或列索引作为输入，以一次性将多个列解析为日期时间格式。如果你需要解析多个列，只需将列名或列索引作为列表传递给 `parse_dates` 参数即可。例如：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件，并将第一列和第二列解析为日期时间格式
df = pd.read_csv('SH_A_339.csv', parse_dates=[0, 1])

# 显示前五行数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们将第一列和第二列都解析为日期时间格式。