python df的trade_date列格式改为时间格式

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据，包括将DataFrame中的列转换为日期格式。假设我们有一个DataFrame对象df，其中包含一个名为trade_date的列，它的数据类型是字符串类型，表示日期信息，我们可以使用pandas的to_datetime()函数将其转换为日期类型。

具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'trade_date': ['20210101', '20210102', '20210103']})

# 将trade_date列转换为日期类型
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果如下：

  trade_date
0 2021-01-01
1 2021-01-02
2 2021-01-03

在to_datetime()函数中，第一个参数是待转换的列，第二个参数format表示待转换的日期格式，'%Y%m%d'表示日期格式为年月日，例如'20210101'表示2021年1月1日。

转换后，原来的字符串类型的trade_date列就变成了日期类型，可以使用日期类型的方法进行操作，例如：

# 获取trade_date列中的年份
df['year'] = df['trade_date'].dt.year

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果如下：

  trade_date  year
0 2021-01-01  2021
1 2021-01-02  2021
2 2021-01-03  2021

这里通过dt.year方法获取了trade_date列中的年份信息，并将其添加到了DataFrame中的新列year中。