Python: pd.to_datetime删除所有日期

Python中的pd.to_datetime()函数用于将字符串或数字转换为日期时间格式。它是pandas库中的一个函数，用于处理日期和时间数据。

该函数的语法如下：

pd.to_datetime(arg, format=None, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=False)

参数说明：

• arg：要转换为日期时间的对象，可以是字符串、整数、浮点数、列表、元组、Series、DataFrame等。
• format：日期时间的格式，如果不指定，则根据输入的数据自动推断格式。
• errors：指定错误处理方式，可选值为'raise'、'ignore'、'coerce'，默认为'raise'，即遇到错误会抛出异常。
• dayfirst：如果日期在字符串中的位置在月份之前，则设置为True。
• yearfirst：如果日期在字符串中的位置在年份之前，则设置为True。
• utc：如果为True，则将日期时间转换为UTC时间。
• box：如果为True，则将结果封装为pandas的Timestamp对象。
• exact：如果为True，则要求输入的日期时间格式完全匹配指定的格式。
• unit：指定输入数据的单位，可选值为'd'、's'、'ms'、'us'、'ns'，分别表示天、秒、毫秒、微秒、纳秒。
• infer_datetime_format：如果为True，则尝试自动推断日期时间格式。
• origin：指定日期时间的起点，可选值为'unix'、'julian'、'windows'，分别表示Unix时间戳、儒略日历、Windows时间戳。
• cache：如果为True，则缓存解析的日期时间格式。

pd.to_datetime()函数的返回值是一个Series或DataFrame对象，其中的元素类型为pandas的Timestamp对象，表示日期时间。

应用场景：

• 数据清洗：在数据分析和处理过程中，经常需要将字符串或数字转换为日期时间格式，以便进行时间序列分析、时间索引等操作。
• 数据可视化：在绘制时间序列图、时间相关的统计图表时，需要将日期时间数据转换为合适的格式。
• 数据分析：在进行时间序列分析、时间窗口计算、时间差计算等操作时，需要使用日期时间格式。

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