一、基本语法与功能
基本语法：
pandas.to_datetime( arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True)
基本功能：
该函数将一个标量，数组，Series或者是DataFrame/字典类型的数据转换为pandas中datetime类型的时间类型数据。
若是直接使用该函数不使用它的其他参数功能：
import pandas as pd from datetime import datetime import numpy as np df_csv=pd.read_csv('file.csv') df_csv['collect_date']=pd.to_datetime(df_csv['collect_date'])
可以把()内的DataFrame和Series、array等转换为datetime数据类型：
collect_date datetime64[ns]
二、参数说明和代码演示
s: arg : integer, float, string, datetime, list, tuple, 1-d array, Series New in version 0.18.1: or DataFrame/dict-like errors : {‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, default ‘raise’ If ‘raise’, then invalid parsing will raise an exception If ‘coerce’, then invalid parsing will be set as NaT If ‘ignore’, then invalid parsing will return the input dayfirst : boolean, default False Specify a date parse order if arg is str or its list-likes. If True, parses dates with the day first, eg 10/11/12 is parsed as 2012-11-10. Warning: dayfirst=True is not strict, but will prefer to parse with day first (this is a known bug, based on dateutil behavior). yearfirst : boolean, default False Specify a date parse order if arg is str or its list-likes. If True parses dates with the year first, eg 10/11/12 is parsed as 2010-11-12. If both dayfirst and yearfirst are True, yearfirst is preceded (same as dateutil). Warning: yearfirst=True is not strict, but will prefer to parse with year first (this is a known bug, based on dateutil beahavior). New in version 0.16.1. utc : boolean, default None Return UTC DatetimeIndex if True (converting any tz-aware datetime.datetime objects as well). box : boolean, default True If True returns a DatetimeIndex If False returns ndarray of values. format : string, default None strftime to parse time, eg “%d/%m/%Y”, note that “%f” will parse all the way up to nanoseconds. exact : boolean, True by default If True, require an exact format match. If False, allow the format to match anywhere in the target string. unit : string, default ‘ns’ unit of the arg (D,s,ms,us,ns) denote the unit, which is an integer or float number. This will be based off the origin. Example, with unit=’ms’ and origin=’unix’ (the default), this would calculate the number of milliseconds to the unix epoch start. infer_datetime_format : boolean, default False If True and no format is given, attempt to infer the format of the datetime strings, and if it can be inferred, switch to a faster method of parsing them. In some cases this can increase the parsing speed by ~5-10x. origin : scalar, default is ‘unix’ Define the reference date. The numeric values would be parsed as number of units (defined by unit) since this reference date. If ‘unix’ (or POSIX) time; origin is set to 1970-01-01. If ‘julian’, unit must be ‘D’, and origin is set to beginning of Julian Calendar. Julian day number 0 is assigned to the day starting at noon on January 1, 4713 BC. If Timestamp convertible, origin is set to Timestamp identified by origin. New in version 0.20.0. cache : boolean, default False If True, use a cache of unique, converted dates to apply the datetime conversion. May produce sigificant speed-up when parsing duplicate date strings, especially ones with timezone offsets. New in version 0.23.0. Returns: ret : datetime if parsing succeeded. Return type depends on input: list-like: DatetimeIndex Series: Series of datetime64 dtype scalar: Timestamp In case when it is not possible to return designated types (e.g. when any element of input is before Timestamp.min or after Timestamp.max) return will have datetime.datetime type (or corresponding array/Series).
上述是官方文档：pandas.to_datetime
首先我们将逐个了解每个参数的功能和作用，之后再进行实例使用。
1. arg
接受类型：｛int, float, str, datetime, list, tuple, 1-d array, Series, DataFrame/dict-like（ 0.18.1版本一下不支持）｝
该参数指定了要转换为datetime的对象。如果提供的是Dataframe，则该类型至少需要以下列：“年”、“月”、“日”，才能转化为datetime。
也就是说你直接传入一个dataframe是不可能实现的，会报错：
ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing
但是只要DataFrame里面带了列名为‘year’，‘month’，‘day’就可以合并：
df_time=pd.DataFrame({'year':[2022,2022,2022], 'month':[6,6,6], 'day':[13,14,15]}) df_time=pd.to_datetime(df_time)
0 2022-06-13
1 2022-06-14
2 2022-06-15
dtype: datetime64[ns]
但是如果非可识别的时间索引，就会报错：
df_time=pd.DataFrame({'year':[2022,2022,2022], 'month':[6,6,6], 'day':[13,14,15], 'value':[1,2,3]}) df_time=pd.to_datetime(df_time) df_time
ValueError: extra keys have been passed to the datetime assemblage: [value]
所以一般传入一个series或者dataframe的一列转换最好。
2.errors
接受类型：{‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}，默认：default ‘raise’
如果为“raise”，则无效解析将引发异常。
如果为“coerce”，则无效解析将设置为NaT。
如果“ignore”，则无效解析将返回输入的值。
我们将errors设置为coerce时：
df_time=pd.DataFrame({'time':['2022/6/13','2022/6/14','2022/6/15'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['master']=pd.to_datetime(df_time['master'],errors='coerce')
将errors设置为‘ignore’时：
df_time=pd.DataFrame({'time':['2022/6/13','2022/6/14','2022/6/15'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['master']=pd.to_datetime(df_time['master'],errors='ignore')
不会报错，不改动：
3.dayfirst
接受类型：｛bool},默认为False
如果arg是str或相似的列表类型，需要指定日期分析顺序。如果为True，则首先解析日期，例如，“2012年11月10日”被解析为2012年11月10日。
df_time=pd.DataFrame({'time':['13/6/2022','14/6/2022','15/6/2022'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],dayfirst=True) df_time
如果我们传入的日期超过了31天，则将给予警告：
ParserError: day is out of range for month: 32/6/2022
4.yearfirst
接受类型：｛bool},默认为False
如果arg是str或相似的列表类型，需要指定日期分析顺序。
如果为True，则将日期解析为第一年，例如，“2012年11月10日”解析为2010年11月12日。
如果dayfirst和yearfirst都为True，则在yearfirst优先（与dateutil相同）。yearfirst=True不严格，但更倾向于使用yearfirst进行分析。
5.utc
接受类型：{bool},默认为None
该参数控制与时区相关的解析、本地化和转换。
utc为时间协调时，又称世界统一时间、世界标准时间、国际协调时间。由于英文（CUT）和法文（TUC）的缩写不同，作为妥协，简称UTC。协调世界时是以原子时秒长为基础，在时刻上尽量接近于世界时的一种时间计量系统。中国大陆采用ISO 8601-1988的《数据元和交换格式信息交换日期和时间表示法》（GB/T 7408-1994）称之为国际协调时间，代替原来的GB/T 7408-1994；中国台湾采用CNS 7648的《资料元及交换格式–资讯交换–日期及时间的表示法》，称之为世界统一时间。
如果为True，则函数始终返回时区感知的UTC本地化时间戳、序列或DatetimeIndex。为此，时区原始输入被本地化为UTC，而时区感知输入被转换为UTC。
如果为False（默认），输入将不会强制为UTC。时区原始输入将保持原始，而时区感知输入将保持其时间偏移。混合偏移（通常为夏令时）存在限制，有关详细信息，请参见示例部分。
df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],utc=True)
df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],utc=False)
关于更多可以了解 Time zone handling
6.format
接受类型：｛str｝默认default None
解析时间的strftime，例如%d/%m/%Y”。请注意，“%f”将一直解析到纳秒。有关选项的更多信息，请参阅strftime文档。strftime时间字符：
df_time=pd.DataFrame({'time':['2013/6/22','2014/6/22','2015/6/22'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],format='%Y/%m/%d')
这里会把时间统一 换成yyyy-mm-dd的形式，等于说是限定死了time的格式，不对的格式将直接报错。
7.exact
接受类型：｛bool｝默认default None
控制格式的使用方式：
- 如果为True，则需要精确的格式匹配。
- 如果为False，则允许格式与目标字符串中的任何位置匹配。
df_time=pd.DataFrame({'time':['2013/6/22','2014/6/22','2015/6/22'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],format='%Y/%d/%m',exact=False) df_time
如果为True则报错：
ValueError: unconverted data remains: 2
8.unit
接受类型：｛str｝默认 default ‘ns’
arg的单位（D、s、ms、us、ns）表示该单位，它是一个整数或浮点数。这将基于原点。例如，使用unit='ms'和origin='unix'（默认值），这将计算到unix epoch开始的毫秒数。
像我们传入的这些yyyy-mm-dd的类型是不行的，这个解析的是时间戳的形式：
df_time=pd.DataFrame({'time':['14524','14525','42512'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],unit='ms')
该计算开始日期为1970-01-01 00:00:00，可以通过origin来调整。
df_time=pd.DataFrame({'time':['14524','14525','42512'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],unit='d')
调整unit的参数可以让函数识别传入时间的值：
df_time=pd.DataFrame({'time':['14524','14525','42512'], 'master':['桃花','哈士奇','派大星'], 'value':[13,14,15]}) df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],unit='d')
9.infer_datetime_format
接受类型：｛bool｝默认default False
如果为True且未给出格式，则尝试根据第一个非NaN元素推断datetime字符串的格式，如果可以推断，可切换到更快的解析方法。在某些情况下，这可以将解析速度提高约5-10倍。
如果给出的时间序列是固定的，则建议把这个参数调整为True可以加快检索速度。
10.origin
接受类型：｛scalar｝，默认 default ‘unix’
定义参考日期。数值将被解析为自该参考日期以来的单位数（由单位定义）。
如果“unix”（或POSIX）时间；原点设置为1970-01-01。
若为“julian”，单位必须为“D”，原点设置为Julian Calendar的开始。公元前4713年1月1日中午开始的一天被指定为第0天。
如果时间戳是可转换的，则原点设置为由原点标识的时间戳。
11.cache
接受类型：｛bool｝默认default True
如果为True，使用唯一的已转换日期缓存来应用日期时间转换。在分析重复的日期字符串时，尤其是带有时区偏移的日期字符串时，可能会产生显著的加速。仅当至少有50个值时才使用缓存。存在越界值将导致缓存不可用，并可能会减慢解析速度。
三、返回类型
1.datetime
如果分析成功。返回类型取决于输入（括号中的类型对应于时区分析失败或时间戳分析超出范围时的回退）
标量：时间戳（或datetime.datetime）
类似数组：DatetimeIndex（或对象数据类型包含datetime.datetime的系列）
系列：datetime64数据类型系列（或包含datetime.datetime的对象数据类型系列）
DataFrame:datetime64数据类型系列（或包含datetime.datetime的对象数据类型系列）
2.raises
ParserError
从字符串分析日期时失败。
ValueError
当另一个日期时间转换错误发生时。例如，数据帧中缺少“年”、“月”、“日”列之一，或者时区感知日期时间。datetime位于类似混合时间偏移的数组中，utc=False。
scalars可以是int、float、str、datetime对象（来自stdlib datetime模块或numpy）。如果可能，它们将转换为时间戳，否则将转换为日期时间。日期时间。None/NaN/null标量转换为NaT。
array-like可以包含int、float、str、datetime对象。如果可能，它们将转换为DatetimeIndex，否则将转换为包含datetime的对象dtype索引。日期时间。在这两种情况下，None/NaN/null条目都转换为NaT。
series将转换为datetime64数据类型的系列，否则将转换为包含datetime的对象数据类型的系列。日期时间。在这两种情况下，None/NaN/null条目都转换为NaT。
DataFrame/dict-like：转换为datetime64数据类型的系列。对于每一行，通过组合各种数据框列创建一个日期时间。列键可以是常见的缩写，['year'，'month'，'day'，'minute'，'second'，'ms'，'us'，'ns'）或相同的复数形式。
