下面是关于pandas快速处理date_time日期格式的完整攻略：

Pandas快速处理date_time日期格式方法

1. 字符串转换为日期格式

在pandas中，我们可以使用to_datetime()函数将日期字符串快速转换为日期格式，并且可以指定日期字符串的格式。比如我们有如下日期字符串：

date_str = '2021/07/23'

我们可以使用以下代码将其转换为date_time类型的日期格式：

import pandas as pd

date_time = pd.to_datetime(date_str, format='%Y/%m/%d')

其中，format参数表示将字符串转换为日期格式时的日期格式，%Y表示完整的年份，%m表示月份，%d表示日期。其他格式参见官方文档：https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior。

2. 日期格式转换为字符串

使用strftime()函数将日期格式转换为字符串。比如我们有如下日期格式：

date_time = pd.Timestamp('2021/07/23 12:30:45')

我们可以使用以下代码将其转换为字符串：

date_str = date_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

其中，%Y-%m-%d %H:%M:%S表示输出的日期格式，%Y、%m、%d、%H、%M、%S分别表示完整的年份、月份、日期、小时、分钟、秒钟。

示例

以下两个示例演示如何在pandas中快速处理date_time日期格式：

示例一：筛选指定日期范围的数据

import pandas as pd

# 假设我们有以下数据
data = pd.DataFrame({'date': ['2021/07/22', '2021/07/23', '2021/07/24'],
                     'value': [0.2, 0.3, 0.4]})

# 将字符串类型的日期转换为date_time格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y/%m/%d')

# 我们可以筛选出指定日期范围的数据
start_date = pd.Timestamp('2021/07/22')
end_date = pd.Timestamp('2021/07/23')
subset_data = data[(data['date'] >= start_date) & (data['date'] < end_date)]

print(subset_data)

输出结果为：

        date  value
0 2021-07-22    0.2
1 2021-07-23    0.3

示例二：计算两个日期之间的天数

import pandas as pd

# 假设我们有以下数据
data = pd.DataFrame({'start_date': ['2021/07/22', '2021/07/23', '2021/07/24'],
                     'end_date': ['2021/07/24', '2021/07/25', '2021/07/26']})

# 将字符串类型的日期转换为date_time格式
data['start_date'] = pd.to_datetime(data['start_date'], format='%Y/%m/%d')
data['end_date'] = pd.to_datetime(data['end_date'], format='%Y/%m/%d')

# 计算两个日期之间的天数
data['days'] = (data['end_date'] - data['start_date']).dt.days

print(data)

输出结果为：

  start_date   end_date  days
0 2021-07-22 2021-07-24     2
1 2021-07-23 2021-07-25     2
2 2021-07-24 2021-07-26     2

以上就是pandas快速处理date_time日期格式方法的完整攻略了。