下面是关于pandas快速处理date_time日期格式的完整攻略：
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。
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。
以下两个示例演示如何在pandas中快速处理date_time日期格式：
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
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。
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