Python是一種廣泛使用的編程語言，也是數據科學領域的主要語言之一。Python中的DEt方法可以幫助處理文本數據中的日期和時間信息。

示例代碼：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016, 2017, 2018],
'month': [9, 10, 11, 12],
'day': [15, 28, 2, 1],
'hour': [12, 3, 18, 4],
'minute': [10, 20, 30, 40]})
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']])
print(data['timestamp'])
輸出：
0   2015-09-15 12:10:00
1   2016-10-28 03:20:00
2   2017-11-02 18:30:00
3   2018-12-01 04:40:00
Name: timestamp, dtype: datetime64[ns]

上面的例子展示了如何使用Python的Pandas庫中的DEt方法將多個列組合成一列日期時間戳。pd.to_datetime()將“year”，“month”，“day”，“hour”和“minute”列組合成一個“timestamp”列。

DEt方法不僅限于將列組合成日期時間戳。它還支持從日期時間戳中提取各種部分。例如，在下面的示例中，我們將使用pandas庫的dt.date.day方法從列中提取日期。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'time': ['2015-09-15 12:10:00', '2016-10-28 03:20:00', '2017-11-02 18:30:00', '2018-12-01 04:40:00']})
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data['day_of_month'] = data['time'].dt.day
print(data['day_of_month'])
輸出：
0    15
1    28
2     2
3     1
Name: day_of_month, dtype: int64

在這個例子中，我們首先使用pd.to_datetime()將時間列轉換為日期時間戳，然后使用.dt.day方法從每個時間戳中提取日期的一部分。這種方法非常有用，因為它允許我們對日期時間戳執行各種其他操作，例如計算天數，查找在特定日期之后或之前的記錄等。