如何在 pandas 中处理日期和时间？

这段文字主要介绍了在 Pandas 库中如何处理日期和时间数据。

首先，作者使用 UFO 报告数据作为示例，展示了如何将字符串类型的日期时间数据转换为 Pandas 的日期时间格式。作者强调了这种转换的重要性，因为它可以方便地使用 Pandas 提供的日期时间属性和方法进行分析。

作者还介绍了 pd.to_datetime 函数的用法，以及如何利用该函数将字符串类型的日期时间数据自动转换为 Pandas 的日期时间格式。

最后，作者列举了 Pandas 的日期时间格式的一些优势，例如可以方便地获取日期时间数据的各种属性，如小时、星期几名称、星期几序号等。作者还指出，使用 Pandas 的日期时间格式可以避免编写自定义代码来处理日期时间数据，提高了代码的简洁性和可读性。

总而言之，这段文字介绍了 Pandas 处理日期时间数据的基本方法，以及使用 Pandas 的日期时间格式带来的便利性。

假设你的 DataFrame 中有日期和时间，你想按分钟、月份或年份分析你的数据。 该怎么做？ 在本视频中，我将演示如何将你的数据转换为“datetime”格式，这将使你能够访问大量方便的属性，并执行日期时间比较和数学运算。