code_300['HISTORY_DATE'] = code_300['HISTORY_DATE'].map(str)
code_300['HISTORY_DATE'] = pd.to_datetime(code_300['HISTORY_DATE'], format='%Y-%m-%d')

x_df = pd.DataFrame.from_dict(x_dict, orient='columns')

1.map函数可以为series所用,pandas可以用applymap函数适用于整个pandas,博客参考:

https://blog.csdn.net/u010814042/article/details/76401133/
2.to_datetime函数可以将pandas的20180902这种直接格式化为日期格式,博客参考:

https://blog.csdn.net/mhywoniu/article/details/78513935

3.pd.DataFrame.from_dict，中orient参数可选index或者columns，实际效果为把字典的key作为inde或者columns，效果可以自己试下，同样适用于2层字典

4.pandas 只dropna其中一列:  df.dropna(subset=['列名'], inplace=True)

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