Pandas将DataFrame字符串⽇期转化成时间类型⽇期 由于业务场景的需求，这张表⾥⽇期格式与其他表不匹配，⽽且需要把⽇期向后推算1天、2天等等。
输⼊（列中数据是object格式）：
date
2019-11-01 19:30
2019-11-30 19:00
# Data columns (total 1 columns):
string转date的方法
# date    2 non-null object
期望输出：
1. 列datetime：datetime格式，⽅便计算。
2. 列today：时间由datetime格式，转为字符串格式。
3. 列tomorrow：时间加上1天，然后转为字符串格式。
date            datetime    today  tomorrow
2019-11-01 19:30 2019-11-01 19:30:00  20191101  20191102
2019-11-30 19:00 2019-11-30 19:00:00  20191130  20191201
# Data columns (total 4 columns):
# date        2 non-null object
# datetime    2 non-null datetime64[ns]
# today      2 non-null object
# tomorrow    2 non-null object
Python实现代码：
import datetime
import pandas as pd
dictDate = {'date': ['2019-11-01 19:30', '2019-11-30 19:00']}
df = pd.DataFrame(dictDate)
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['today'] = df['datetime'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))
df['tomorrow'] = (df['datetime'] + datetime.timedelta(days=1)).dt.strftime('%Y%m%d')
实现⽅法：
1. 列date，⽤pd.to_datetime，将原本date列从object格式转为datetime64[ns]格式。
2. 列today，⽤.strftime('%Y%m%d')取出年⽉⽇，把这个函数⽤apply lambda应⽤到df的这⼀列中。
3. 列tomorrow，⽤+ datetime.timedelta(days=1)加上⼀天。然后⽤.dt.strftime('%Y%m%d')取出年⽉⽇。

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