pandas 8位数据转年月日

在使用pandas进行数据处理的过程中，有时需要将8位的数字日期数据转换成年月日的形式。这可以通过以下步骤完成：

首先，需要读入数据，并将8位数字日期数据转换成字符串形式的日期数据。可以使用pandas的to_datetime函数将其转换成pandas日期类型的数据，代码如下：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(str), format='%Y%m%d')

其中，df是要处理的数据表，date是包含8位数字日期数据的列名，astype(str)是将数据转换成字符串类型，format='%Y%m%d'是指定字符串格式为年月日的形式。

接下来，可以使用pandas中的dt函数将日期数据按照年月日的形式转换成对应的数据列。可以使用以下代码创建年月日三列：

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day

其中，dt函数可以提取日期数据的各个部分，year表示年，month表示月，day表示日。

最后，可以将数据保存到新的文件中，代码如下：

df.to_csv('newfile.csv', index=False)

其中，'newfile.csv'是保存的新文件名，index=False表示不保存行索引数据。

通过以上步骤，就可以将8位数字日期数据转换成年月日的形式，并保存到新的文件中。