pandas中的to_datetime()返回分类类型，而不是datetime对象

pandas中的to_datetime()函数是用于将一列数据转换为日期时间类型的函数。它可以将字符串、整数或浮点数等不同类型的数据转换为pandas中的datetime64[ns]类型。

to_datetime()函数的返回结果是一个分类类型（Categorical），而不是datetime对象。分类类型是pandas中的一种数据类型，用于表示具有有限个数的离散值的数据。它可以有效地减少内存使用，并提供更快的计算速度。

分类类型在以下情况下特别有用：

• 当数据具有有限的取值范围时，例如月份、星期几等。
• 当数据中存在重复值时，使用分类类型可以减少存储空间。

尽管to_datetime()函数返回的是分类类型，但我们可以通过指定参数来将其转换为datetime对象。例如，可以使用参数format来指定输入数据的格式，或者使用参数errors来处理无效的日期时间值。

以下是to_datetime()函数的一些常用参数：

• arg: 需要转换为日期时间类型的数据。
• format: 输入数据的格式，用于解析日期时间字符串。默认为None，表示自动推断格式。
• errors: 指定如何处理无效的日期时间值。可选值为'raise'（抛出异常，默认值）、'ignore'（忽略无效值）和'coerce'（将无效值转换为NaT）。

以下是to_datetime()函数的示例用法：

import pandas as pd

# 将字符串转换为日期时间类型
data = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']
df = pd.DataFrame({'date': data})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df.dtypes)
# 输出结果为：
# date    datetime64[ns]
# dtype: object

# 将整数转换为日期时间类型
data = [20220101, 20220102, 20220103]
df = pd.DataFrame({'date': data})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
print(df.dtypes)
# 输出结果为：
# date    datetime64[ns]
# dtype: object

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