如何让pd.to_datetime()接受多种日期格式？

要让pd.to_datetime()接受多种日期格式，可以通过指定参数format来实现。format参数允许我们定义一个日期格式字符串，以告诉函数如何解析输入的日期字符串。

以下是一些常见的日期格式及其对应的格式字符串：

• %Y：四位数的年份（例如：2022）
• %m：两位数的月份（01到12）
• %d：两位数的日期（01到31）
• %H：24小时制的小时数（00到23）
• %M：分钟数（00到59）
• %S：秒数（00到59）

如果要同时接受多种日期格式，可以使用|操作符将多个格式字符串组合起来。例如，如果要接受"2022-01-01"和"01/01/2022"两种格式的日期，可以使用"%Y-%m-%d|%m/%d/%Y"作为format参数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

date_str1 = "2022-01-01"
date_str2 = "01/01/2022"

date1 = pd.to_datetime(date_str1, format="%Y-%m-%d")
date2 = pd.to_datetime(date_str2, format="%m/%d/%Y")

print(date1)
print(date2)

输出结果：

2022-01-01 00:00:00
2022-01-01 00:00:00

在这个例子中，pd.to_datetime()函数根据指定的格式字符串解析输入的日期字符串，并返回对应的Timestamp对象。

对于更复杂的日期格式，可以参考Python官方文档中关于日期格式化的说明（https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior）来构建适当的格式字符串。

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