每次遇到pandas的dataframe某列日期格式问题总会哉坑，下面记录一下常用时间日期函数....
1、字符串转化为日期 str—>date
import datetime date_str = '2006-01-03' date_ = datetime.datetime.strptime(date_str,'%Y-&m-%d')
这是单个字符串的转化，其中“%Y-%m-%d”表示日期字符串的格式，若date_str='2006/1/3',则可写为“%Y/%m/%d”，以此类推。
一般地，我们经常会对dataframe的某一列进行操作：
可以应用apply函数：
def strptime_row(rowi): return datetime.datetime.strptime(rowi,'%Y/%m/%d') df['date'] = df['date'].apply(strptime_row)
可能apply()函数效率比较低一些，应该有专门针对某一列日期格式操作的函数，如
import pandas as pd df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
to_datetime()函数可以解析多种不同的日期表示形式(如“7/6/2011”,2011年6月7日)，对标准日期格式(如ISO8601)解析非常快。
还有parse()函数，几乎可以识别所有人类能够理解的日期表示方式(但遗憾的是中文不行),如：
from dateutil.parser import parse
parse('Jan 31,2008 10:45 AM')
2、日期转化为字符串
可以使用strftime()函数
