Python 为什么我'；在pandas中加载csv文件时，将列转换为datetime对象时出错？

我只是尝试在Jupiter笔记本中加载CSV文件时将列转换为datetime对象。 下面是我使用的代码

d_parser=lambda x:pd.datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d %I-%p')\
df2=pd.read_csv(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\Jupyter Notebooks\eth_1h.csv',parse_dates=['Date'],date_parser=d_parser)

我得到以下错误： FutureWarning:pandas.datetime类已弃用，将在将来的版本中从pandas中删除。改为从datetime模块导入

我有一个想法，我们必须

导入datetime

模块。但我不确定我必须在现有代码中做哪些更改。

改用。还有一个功能会更清晰：

def d_parser(s):
    return pd.to_datetime(s, format='%Y-%m-%d %I-%p')

df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\...\eth_1h.csv', parse_dates=['Date'],
                  date_parser=d_parser)

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您还可以处理错误，例如，

pd.to\u datetime（…，error='compresse'）

d\u parser=lambda t:pd.to\u datetime（t，format='%Y-%m-%d%I-%p'）

-您还可以将列保留为数据类型字符串（不设置解析日期），然后进行解析<代码>df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，格式='%Y-%m-%d%I-%p'）。那可能更有效。谢谢你。我还发现第二种方法更简单