python修改表格中某一列的类型为datatime64

假设你使用的是pandas库，可以使用以下代码将某一列的类型修改为datetime64类型：

import pandas as pd

# 读取表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将某一列的数据类型修改为datetime64类型
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

# 将修改后的数据保存为新的表格
df.to_excel('modified_example.xlsx', index=False)

在代码中，`read_excel()`函数用于读取表格，`to_datetime()`函数用于将某一列的数据类型修改为datetime64类型，`to_excel()`函数用于将修改后的数据保存为新的表格。其中`date_column`为需要修改类型的列名，你需要将其替换为你所对应的列名。

相关问题

datatime64[ns]类型怎么转换为字符串型

可以使用strftime()函数将datetime64[ns]类型转换为字符串型，具体代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个datetime对象
date = pd.to_datetime('2021-07-01')

# 将datetime对象转换为字符串
date_str = date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

print(date_str)
# 输出：'2021-07-01 00:00:00'

Python 时间文本转换为datatime

可以使用Python内置的datetime模块来将时间文本转换为datetime对象。

例如，假设有一个时间文本字符串"2021-05-20 15:30:00"，可以使用以下代码将其转换为datetime对象：

from datetime import datetime

time_str = "2021-05-20 15:30:00"
dt_obj = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

其中，`strptime`函数将时间文本解析为datetime对象，第一个参数是待解析的时间文本，第二个参数是时间文本的格式化字符串，用于指定时间文本的各个部分的位置和格式。

在上面的例子中，"%Y-%m-%d %H:%M:%S"表示时间文本中年份、月份、日期、小时、分钟和秒的位置和格式。具体格式化字符串的含义可以参考Python官方文档。