将Excel的DateTime格式转换为DateTime Pandas
从用Microsoft SQL Server执行的查询中，我已经导出了一个我想用pandas加载到数据框中的csv文件。 这里我有一些包含date时间值的列。 在Microsoft SQL中，通常会显示date时间值。 但是，当导出到CSV，date时间值更改为我认为一个浮动。 这是一个示例：
DateTime 1 Datetime 2 20/04/16 07:15 13:00.0 15:00.0 13:00.0 15:00.0 13:00.0 15:00.0 13:00.0 15:00.0 13:00.0 15:00.0 13:00.0 15:00.0 13:00.0 15:00.0 13:00.0 15:00.0 13:00.0 在第一行中，您会看到整数后面的date时间值。 当我在excel中input单元格时，它会显示出来，然后按回车键…当我用read_csv将它载入pandas时，15：00.0被加载，而不是20/04/16 07:15。
我试图使用python的xrld包来更改date时间的列，不幸的是它没有预期的输出。
这是什么样的格式是正确的，是否有可能编写代码来自动化date时间列的转换？
读取文件时，应该提及parse_dates=True或parse_dates=['column name'] 。
df = pd.read_csv('filename.csv',parse_dates=['column_name']
请参阅文档了解更多信息。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html