data_baby['birthday'] = pd.datetime(data_baby.birthday.astype('str'))

在最新版的Pandas中，pd.datetime()方法已被弃用，建议使用pd.to_datetime()方法来进行日期时间的转换。您可以使用下面的代码将"data_baby" DataFrame中"birthday"列的数据类型从字符串（str）转换为日期时间（datetime）类型：

import pandas as pd

data_baby['birthday'] = pd.to_datetime(data_baby['birthday'], format='%Y%m%d')

在上面的代码中，我们使用了pd.to_datetime()方法将"birthday"列的数据类型从字符串转换为日期时间类型，并指定了日期时间的格式为'%Y%m%d'，即年月日的格式。这样，"birthday"列中的数据就会被转换为Pandas中的日期时间类型，方便后续的数据处理和分析。

相关问题

import pandas as pd data_index = pd.to_datetime(['20200907'，'20201007','20200901']) data_ser = pd.series([11,12,13],index=data_index) print(data_ser)

这段代码中有一些语法错误，正确的代码应该是这样的：

import pandas as pd 

data_index = pd.to_datetime(['20200907','20201007','20200901']) 
data_ser = pd.Series([11,12,13], index=data_index) 

print(data_ser)

这段代码的作用是创建一个 Pandas Series 对象，其中包含三个整数值 11、12 和 13，分别对应于三个日期 '20200907'、'20201007' 和 '20200901'。这三个日期先通过 `pd.to_datetime()` 函数转换为 Pandas 中的时间戳对象，然后作为 Series 对象的索引。

最终输出的结果是：

2020-09-07    11
2020-10-07    12
2020-09-01    13
dtype: int64

表示一个包含三个元素的时间序列，每个元素都是一个整数。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

根据你提供的代码，可能存在以下问题：

1. 代码中 `daily_date` 没有定义，应该是 `df_daily`。

2. 在 `for` 循环中，`hour_date.index` 是空的，因此循环体不会被执行，导致 `hour_date` 仍然是空的。

如果你想要生成每天的每个小时的数据，可以尝试修改代码如下：

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv')
df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME'])
df.set_index('DATA_TIME', inplace=True)

# 按天进行重采样，并将每天的数据存储为列表
df_daily = df.resample('D').apply(list)

hour_date = pd.DataFrame()

# 遍历每天的日期
for day in df_daily.index:
    # 生成该天的每个小时的时间序列
    date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H')
    # 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列
    daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)
    # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中
    hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df])

print(hour_date)

其中，`pd.date_range(day, periods=24, freq='H')` 用于生成从 `day` 开始的 24 个小时的时间序列，`pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)` 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列，`pd.concat([hour_date, daily_df])` 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。