to_datetime && set_index && drop
to_datetime
将字符串转成时间序列：to_datetime 设置索引：set_index
dic = {
'time':['2020-06-01','2020-06-02','2020-06-04'],
'salary':[10000,11000,11100]
}
df = pd.DataFrame(data=dic)
# to_datetime方法
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.dtypes
time datetime64[ns]
salary int64
dtype: object
set_index
#将time作为行索引
df.set_index(df['time'])
time salary
time
2020-06-01 2020-06-01 10000
2020-06-02 2020-06-02 11000
2020-06-04 2020-06-04 11100
# 将它作用到原数据上：inplace=True
df.set_index(df['time'],inplace=True)
df
time salary
time
2020-06-01 2020-06-01 10000
2020-06-02 2020-06-02 11000
2020-06-04 2020-06-04 11100
关于index的一点补充: set_index中第一个参数为字段名，如果直接写的字段名如：time,此时drop参数才有效，默认行为是drop=True,此时指定time为索引，即删除了time这一列，将它用来作为索引。而如果是像上面那样使用的 df['time']这样指定，则drop失去作用。
#
df.set_index('time',inplace=True,drop=False)
df
time salary
time
2020-06-01 2020-06-01 10000
2020-06-02 2020-06-02 11000
2020-06-04 2020-06-04 11100
drop
手动删除列：注意在drop方法中 axis=1时表示列，axis=0表示行
df.drop(labels='time',axis=1)
