pandas怎么清理时间字段中的字符串内容

在Pandas中，清洗时间字段中的字符串内容通常涉及到日期时间数据的解析和标准化。以下是一些步骤和方法：

1. **检查数据类型**：首先确认数据列的数据类型是否为`datetime64`,如果不是，你需要将其转换成正确的日期时间格式，如`pd.to_datetime()`。

2. **解析格式**：如果时间字段包含特定的格式（如`%Y-%m-%d`），可以指定格式以便正确解析，例如：

   df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], format='%Y-%m-%d')

3. **缺失值处理**：有时，字符串可能是无效的日期格式或空值。你可以选择删除、替换或填充缺失值，比如使用`df['date_column'].dropna()`删除含有空值的行，或者`df['date_column'] = df['date_column'].fillna('NaT')`填充为`NaT`（非时间点）。

4. **统一格式**：如果你有不同格式的时间字段，可能需要统一它们。例如，可以使用`pd.to_datetime()`尝试自动识别并转换格式。

5. **规范化**：对于非标准的表示形式，如“last week”或“next month”，可能需要先转换成标准的日期差，然后加到当前日期上。

from datetime import timedelta
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) + pd.to_timedelta(df['relative_dates_column'])