1.转换前：2021-2-28  21:00:00  转换后：2021-2-28  21:00:00

解析：从数据库读取的往往时object格式，将object格式的日期格式转换成 datetime64[ns]

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

 2.转换前：2021-2-28  21:00:00 转换后：2021-2-28

df["date"] =pd.DatetimeIndex(df["date"]).date 
#datetime64[ns]格式中将日期、时间分开

3.DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。

df["date"] =pd.DataFrame(df["date"])  

4.将当前时间显示为*年*月*日*时*分*秒格式

import time
t = time.localtime()
print(time.strftime("%Y年%m月%H时%M分%S秒",t))

5.1/2/2021 08:01:33转换  2021-01-02 08:01:33

#​​​​​​​time1为csv时间所在列的列标题名
for data in f1["time1"]:
    datatime = datetime.datetime.strptime(data, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print (datatime)

6.CSV文件中年月日时分秒只展示时分秒；2021-10-13 21:10:00 转变为：21:10:00

使用正则匹配re模块，输出时分秒，以分号分隔。

import re
for data in df["time"]:
    data=re.search(r'\d+:\d+:\d+', data).group() #输出时分秒
    print(data)

7.CSV文件中年月日时分秒只展示年月日；2021-10-13 21:10:00 转变为：2021-10-13

import re
for data in df2["time"]:
   data = re.search(r'\d+-\d+-\d+', data).group()  # 输出年月日，以短线分隔
   print(data)