python 将pandas“交易时间”字段所有时间，都转化成pandas的标准化格式

可以使用pandas库中的`to_datetime`方法将“交易时间”字段所有时间转换为pandas的标准化格式。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 将交易时间转换为pandas的标准化格式
df["交易时间"] = pd.to_datetime(df["交易时间"])

# 打印结果
print(df)

其中，`to_datetime`方法会将字符串转换为pandas的标准化格式，如果原始数据的格式不是标准格式，可以使用`format`参数指定原始数据的格式。最后的结果为DataFrame格式的数据，其中“交易时间”字段已经转换为pandas的标准化格式。

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python 将pandas“交易时间”字段所有数据，都使用方法xxx

可以使用pandas库中的`apply`方法将“交易时间”字段所有数据应用于指定的方法。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 定义方法，对时间进行处理
def process_time(time):
    # 这里以将时间转换为字符串为例
    return str(time)

# 将交易时间应用于指定的方法
df["交易时间"] = df["交易时间"].apply(process_time)

# 打印结果
print(df)

其中，`apply`方法会将指定的方法应用于“交易时间”字段的每个数据，最后返回一个处理后的Series。在示例代码中，我们定义了一个方法`process_time`，将时间转换为字符串，并使用`apply`方法将该方法应用于“交易时间”字段的每个数据。最后的结果为DataFrame格式的数据，其中“交易时间”字段已经使用`process_time`方法处理过。

Python中pandas里两字段相除计算后生成新字段

在pandas中，可以使用`assign`方法将计算结果赋值给新的列。假设要将`df`中的`column1`和`column2`相除，计算结果赋值给新的列`new_column`，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建数据
df = pd.DataFrame({'column1':[1,2,3],'column2':[4,5,6]})

# 计算新列
df = df.assign(new_column = df['column1'] / df['column2'])

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

   column1  column2  new_column
0        1        4    0.250000
1        2        5    0.400000
2        3        6    0.500000

其中`assign`方法会返回一个新的DataFrame，所以需要将其重新赋值给`df`变量。在`assign`中，可以使用`df['column1']`和`df['column2']`来访问原有的列，使用`/`符号计算相除后的结果，并将其赋值给新的列`new_column`。