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当数据很多，且日期格式不标准时的时候，如果pandas.to_datetime 函数使用不当，会使得处理时间变得很长，提升速度的关键在于format的使用。下面举例进行说明：
示例数据：
date 格式：02.01.2013 即 日.月.年
数据量：3000000
transcation.head() --------------------------------------------- date date_block_num shop_id item_id item_price item_cnt_day 0 02.01.2013 0 59 22154 999.00 1.0 1 03.01.2013 0 25 2552 899.00 1.0 2 05.01.2013 0 25 2552 899.00 -1.0 3 06.01.2013 0 25 2554 1709.05 1.0 4 15.01.2013 0 25 2555 1099.00 1.0
处理方式一：
transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'])
处理时间： 10min
处理方式二：
transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'], format='%d.%m.%Y')
处理时间：10s
附录：format相关
| 代码 | 说明 |
|---|---|
| %Y | 4位数的年 |
| %y | 2位数的年 |
| %m | 2位数的月[01,12] |
| %d | 2位数的日[01，31] |
| %H | 时（24小时制）[00,23] |
| %l | 时（12小时制）[01,12] |
| %M | 2位数的分[00,59] |
| %S | 秒[00,61]有闰秒的存在 |
| %w | 用整数表示的星期几[0（星期天），6] |
| %F | %Y-%m-%d简写形式例如，2017-06-27 |
| %D | %m/%d/%y简写形式 |
以上是“pandas如何快速处理date_time日期格式”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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