使用to_datetime转换列有问题，语法有什么问题？

to_datetime是pandas库中的一个函数，用于将字符串或数字转换为日期时间格式。它的语法如下：

to_datetime(arg, format=None, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=False)

在这个语法中，arg是要转换的对象，可以是字符串、整数、浮点数、列表、元组、Series或DataFrame。format是可选参数，用于指定日期时间的格式。errors是可选参数，用于指定错误处理方式。其他参数在这个问题中不涉及，可以参考官方文档进行了解。

如果使用to_datetime转换列时出现问题，可能是由于以下几个原因：

1. 日期时间格式不匹配：to_datetime函数需要根据指定的格式将输入转换为日期时间格式。如果输入的格式与指定的格式不匹配，就会出现问题。解决方法是确保输入的格式与指定的格式一致。
2. 缺失值或非法值：to_datetime函数默认会将缺失值或非法值转换为NaT（Not a Time）对象。如果输入中包含缺失值或非法值，就会出现问题。解决方法是在转换之前先处理缺失值或非法值。
3. 错误处理方式设置不当：to_datetime函数的errors参数用于指定错误处理方式。默认值为'raise'，表示遇到错误时抛出异常。如果将errors参数设置为'coerce'，则会将无法转换的值设置为NaT。如果将errors参数设置为'ignore'，则会忽略无法转换的值。解决方法是根据实际需求设置合适的错误处理方式。

综上所述，使用to_datetime转换列时，需要注意输入的格式、处理缺失值或非法值，并根据实际需求设置合适的错误处理方式。