pandas日期处理的几个细节

pandas自己的日期处理函数最通用的就是to_datetime，注意，pandas和python一样，没有单独处理日期的函数，它处理的日期格式是带时间的。

1. 对于2023-7-22这样的字符串格式，可以用errors=coerce，能够一定程度上自动识别。
2. 如果只有7/23这样的，就要用format('%m/%d)来标志，这里变换后年份是1900，需要根据实际年份做调整。用str转成字符串再replace？毕竟timedelta也只能处理day以下的时间段
3. 纯数字日期可以用pd.to_datetime([0, 1, 2, 3], unit='D')，然后用origin=pd.Timestamp('2023-01-01')，但是timestamp只接受D，h，m，s这几种时间段。
4. 从excel读出来的日期格式是数字，而且是日期戳，这和python处理的时间戳完全不通用，这时只能自己用函数转换(日期-25569)*24*3600。幸亏它们都是以1970年作为计算起点