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'（http://www.xcjlnk.com）
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):（http://www.0834xcjl.com）
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（http://nk.xcmnyy.com）
parse('Jan 31,2008 10:45 AM')

　　2、日期转化为字符串

　　可以使用strftime()函数

以上所述是小编给大家介绍的python中有关时间日期格式转换问题，希望对大家有所帮助。