pandas如何将整数型日期时间列转换为标准datetime格式

你存储的整数遵循YYYYMMDDHHmm的编码规则（4位年、2位月、2位日、2位小时、2位分钟），用pandas原生方法即可高效完成转换，无需手动拆分拼接字符串。

• 基础转换（推荐）
  转换后为pandas标准datetime类型，支持时间差计算、时间范围筛选、重采样等所有时间序列操作，打印效果和你要求的目标格式完全匹配：

import pandas as pd

# df替换为你实际的DataFrame变量名
df['Date-time'] = pd.to_datetime(df['Date-time'], format='%Y%m%d%H%M')

• 参数说明
  传入format参数可以跳过pandas的自动格式识别流程，解析速度提升数倍，尤其适合十万行以上的大数据量场景。
• 可选：固定格式字符串输出
  如果你不需要做时间运算，只需要YYYY-MM-DD HH:MM格式的文本，可以在转换为datetime后追加格式化步骤：

df['Date-time'] = pd.to_datetime(df['Date-time'], format='%Y%m%d%H%M').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者efndzp7