data.loc[:, '消费时间'] = pd.to_datetime(data.loc[:, '消费时间'], format='%Y-%m-%d %H:%M', errors='coerce')优化代码

可以将代码优化为：

data['消费时间'] = pd.to_datetime(data['消费时间'], format='%Y-%m-%d %H:%M', errors='coerce')

这样可以直接使用列名访问数据，代码更简洁。同时，`loc`方法在这里不是必需的，可以省略。

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data2.loc[:, '消费时间'] = pd.to_datetime(data2.loc[:, '消费时间'], format='%Y/%m/%d %H:%M', errors='coerce') df = data2.head(5)['消费时间'] print(df)修复异常报错：DeprecationWarning: In a future version, `df.iloc[:, i] = newvals` will attempt to set the values inplace instead of always setting a new array. To retain the old behavior, use either `df[df.columns[i]] = newvals` or, if columns are non-unique, `df.isetitem(i, newvals)` data2.loc[:,'消费时间'] = pd.to_datetime(data2.loc[:,'消费时间'],format='%Y/%m/%d %H:%M',errors='coerce')

这个警告是因为在未来的版本中，`df.iloc[:, i] = newvals` 将尝试原地设置值而不是始终设置新数组。为了保留旧行为，可以使用 `df[df.columns[i]] = newvals` 或者如果列是非唯一的，则使用 `df.isetitem(i, newvals)`。所以你可以尝试修改为 `data2.loc[:, '消费时间'] = pd.to_datetime(data2.loc[:, '消费时间'], format='%Y/%m/%d %H:%M', errors='coerce')`。

data3.loc[:,'进出时间'] = pd.to_datetime(data3.loc[:,'进出时间'],format='%Y/%m/%d %H:%M',errors='coerce') data3.head(3)['进出时间']优化代码

可以将代码进行简化，如下所示：

data3['进出时间'] = pd.to_datetime(data3['进出时间'], format='%Y/%m/%d %H:%M', errors='coerce')

其中，`loc`可以省略，因为`[]`操作符已经可以直接定位到列。另外，`head(3)`可以省略，因为这里只是为了展示前三行数据，与代码优化无关。