pandas 怎么格式化时间

Pandas 提供了若干个函数来格式化时间。其中，最常用的是 `to_datetime()` 函数。

你可以使用 `to_datetime()` 函数将一个字符串解析为时间，并指定字符串的格式。例如：

import pandas as pd

# 将字符串 "2022-01-01" 解析为时间
time = pd.to_datetime("2022-01-01", format="%Y-%m-%d")

print(time)
# 输出：2022-01-01 00:00:00

你也可以使用 `strftime()` 函数将时间格式化为字符串。例如：

import pandas as pd

# 将时间 "2022-01-01 00:00:00" 格式化为字符串
time_str = pd.to_datetime("2022-01-01 00:00:00").strftime("%Y-%m-%d")

print(time_str)
# 输出：2022-01-01

更多关于时间格式化的用法，可以参考 Pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#timeseries-formatting 。

相关问题

pandas格式化日期

可以使用 pandas 中的 to_datetime() 方法将日期字符串转换为日期格式，然后使用 strftime() 方法将日期格式化为指定的字符串格式。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期字符串的 Series
dates = pd.Series(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# 将日期字符串转换为日期格式
dates = pd.to_datetime(dates)

# 将日期格式化为指定的字符串格式
formatted_dates = dates.dt.strftime('%Y/%m/%d')

print(formatted_dates)

输出结果为：

0    2022/01/01
1    2022/01/02
2    2022/01/03
dtype: object

pandas格式化日期格式

在pandas中，你可以使用`pd.to_datetime()`函数来格式化日期。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期字符串的Series
dates = pd.Series(['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'])

# 将字符串转换为日期格式
formatted_dates = pd.to_datetime(dates)

# 打印格式化后的日期
print(formatted_dates)

输出结果：

0   2021-01-01
1   2021-02-01
2   2021-03-01
dtype: datetime64[ns]