将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，因此"2016-03-21 00:00:00"成为整数20160321

### 回答1：
可以使用pandas库中的to_datetime()函数将日期字符串转换为日期格式，然后再使用strftime()函数将日期格式转换为指定格式的字符串，最后使用int()函数将字符串转换为整数。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2016-03-21 00:00:00', '2018-08-12 12:00:00', '2020-05-01 15:30:00']})

# 将日期字符串转换为日期格式，并格式化为指定格式的字符串
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y%m%d')

# 将字符串转换为整数
df['date'] = df['date'].astype(int)

print(df)

输出结果为：

       date
0  20160321
1  20180812
2  20200501

### 回答2：
要将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，将"2016-03-21 00:00:00"转换为整数20160321，可以使用Python中的datetime库和pandas库进行操作。

首先，需要通过将 DataFrame 中的日期列转换为 datetime 类型。可以使用 `pandas` 库中的 `to_datetime()` 函数来实现。例如，假设日期列的名称为 `date`，可以使用以下代码将其转换为 datetime 类型：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

接下来，通过 `dt` 属性可以提取日期对象的年份、月份和日期。然后，将这些提取的信息用字符串拼接起来，并将其转换为整数类型即可。

df['numeric_date'] = df['date'].dt.year * 10000 + df['date'].dt.month * 100 + df['date'].dt.day

最后，将日期转换为整数20160321后，存储在新的列 `numeric_date` 中。

以上就是将 DataFrame 中的日期转换为统一的数值数据的方法。通过使用 `pandas` 库中的 `to_datetime()` 函数将日期列转换为 datetime 类型，然后使用 `dt` 属性提取年份、月份和日期信息，并进行拼接和类型转换即可实现目标。

### 回答3：
要将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，将"2016-03-21 00:00:00"转换为整数20160321，可以使用Python中的datetime和strftime函数进行转换。

首先，将日期列转换为datetime类型：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2016-03-21 00:00:00', '2017-05-10 00:00:00', '2020-12-31 00:00:00']})

# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

然后，利用strftime函数将日期转换为指定格式的字符串，并去除其中的分隔符：

# 将日期转换为整数形式
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)

这样，"2016-03-21 00:00:00"将被转换为整数20160321。示例代码将DataFrame中的所有日期都转换为统一的整数形式。

注意，转换为整数形式后，日期的年份不能以0开头，因此"2016-03-21 00:00:00"将转换为整数20160321而不是020160321。