时间转换方面的

可以把包含 日期+时间格式 的，转换成 日期格式，即去掉时间部分

df["订单创建时间"]=pd.to_datetime(df_pre["订单创建时间"]).dt.normalize()

#NO-21， how to convert a series of date-strings to a timeseries
ser = pd.Series(['01 Jan 2010', '02-02-2011', '20120303', '2013/04/04', '2014-05-05', '2015-06-06T12:20'])

print(ser)

#转换成标准时间的三种形式
mask=ser.astype(dtype=np.datetime64)
mask2=pd.to_datetime(ser)

from dateutil.parser import parse
mask3=ser.map(lambda x:parse(x))

print(mask)
print(mask2)
print(mask3)

 结果：

END

#NO-22
ser = pd.Series(['01 Jan 2010', '02-02-2011', '20120303', '2013/04/04', '2014-05-05', '2015-06-06T12:20'])

mask0=pd.to_datetime(ser)


#为了节省显示结果的空间，使用了tolist()
mask=mask0.dt.day.tolist()
mask2=mask0.dt.weekofyear.tolist()
mask3=mask0.dt.dayofyear.tolist()
mask4=mask0.dt.dayofweek.tolist()
mask5=mask0.dt.weekday_name.tolist()


print(mask)
print(mask2)
print(mask3)
print(mask4)
print(mask5)

结果：

 END