pandas dataframe 时间格式

引用:通过使用Python的pandas库，我们可以将DataFrame的日期列转换为特定的时间格式。首先，我们需要导入pandas库并创建一个包含日期列的DataFrame。然后，我们可以使用pd.to_datetime()函数将该列转换为日期格式，并使用errors='coerce'参数忽略非日期格式的值。接下来，我们可以使用.dt访问器操作日期时间列，将其转换为日期格式，并使用.dt.date属性获取日期部分。最后，我们可以打印修改后的DataFrame来查看结果。

引用:如果你想对DataFrame数据的时间日期格式类型字段进行标准化变换，比如将日期类型字段格式从"2014/1/1"转换为"2014-1-1"，你可以使用pandas库来实现。具体步骤如下：首先，导入pandas库。然后，创建一个包含日期类型字段的DataFrame。接下来，使用pd.to_datetime()函数将日期字符串转换为日期格式，并使用.strftime()函数将日期格式化为所需的格式。最后，将修改后的日期字段更新到DataFrame中，并打印DataFrame以查看结果。

至于将DataFrame添加到texttable中以进行格式化输出，您可以使用texttable库。首先，导入texttable库。然后，创建一个包含DataFrame数据的列表。接下来，使用texttable.Texttable()函数创建一个texttable对象。然后，使用add_row()函数将DataFrame中的每一行添加到texttable对象中。最后，使用draw()函数来绘制texttable，并将其输出为格式化的文本表格。

综上所述，在pandas中，您可以通过使用.to_datetime()函数将DataFrame的日期列转换为时间格式，并使用.dt属性来访问和操作日期时间。同时，您还可以使用texttable库将DataFrame数据格式化为文本表格进行输出。