用to_datetime函数实现时间格式的转化

日常工作中，我们经常需要对Excel表格中的时间格式进行转化，但是各家YYS和YH的格式总是五花八门，用Excel进行转化总是不得心应手，可能是我不太会用吧，所以想到能不能编个python小程序实现不同日期格式的一键转化，感谢万能的轮子，又提供给我们一个宝藏，今天就来介绍一下用pandas的to_datetime函数来实现时间格式的转化。

首先让我们先看一下原始数据的日期格式，考虑像“20210605”这样的日期格式，pandas读取时会将其识别为数字，然后不设置读取格式的话会转为“20210605.0”，不利于后面转化，所以通过dtype指定按照字符串格式读取。

import pandas as pddf = pd.read_excel('test.xlsx', dtype = {'时间': str})
df

原始数据为：

 时间
0   20210605
1   2021-06-05
2   2021-06-05 13:58:00
3   6/5/2021

现在我们用to_datetime函数进行转化，

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

现在我们可以看到，原来不同格式的时间格式已经转化为统一的“年月日时分秒”的格式，如果原先只有日期没有时间的话，时间统一会被设置为“00:00:00”。

    时间
0   2021-06-05 00:00:00
1   2021-06-05 00:00:00
2   2021-06-05 13:58:00
3   2021-06-05 00:00:00

最后我们只需将转化后的结果导出保存就能获得已经转化为日期格式的电子表格。

df.to_excel('new.xlsx')

你看，其实我们只需要四行代码就能完成原本繁琐的工作。

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