dataframe中已修改列名为202002-202012怎么修改成正确的时间格式

假设你的 `DataFrame` 中有一个列名为 `202002-202012`，该列包含的是形如 `202002`、`202003`、`202004` 等格式的时间字符串，你可以使用 `pandas` 库中的 `to_datetime` 函数将其转换成时间格式。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据并指定列名，假设你的时间列名为 202002-202012
df = pd.read_csv('data.csv', names=['202002-202012', 'col2', 'col3'])

# 将 202002-202012 列转换成时间格式
df['202002-202012'] = pd.to_datetime(df['202002-202012'], format='%Y%m')

# 修改列名为正确的时间格式
df = df.rename(columns={'202002-202012': 'timestamp'})

在 `to_datetime` 函数中，`format='%Y%m'` 表示输入的时间字符串的格式是 %Y 年 %m 月，例如 `202002` 表示 2020 年 2 月。将这一列转换成时间格式后，再将列名修改成正确的时间格式即可。