Pandas 中的 pd.Timestamp() 行为

试图理解为什么 t1 采用当前日期，而 t2 采用 Pandas 中的纪元日期 Python 任何想法都会有帮助。

import pandas as pd

t1 = pd.Timestamp("23:12:05")
print("t1:",t1)

t2 = pd.Timestamp(1)
print("t2:"t2)

输出：

t1: 2024-07-23 23:12:05
t2: 1970-01-01 00:00:00.000000001

这是因为 pd.Timestamp 中的参数解释方式不同：

1. 对于 t1 = pd.Timestamp("23:12:05") : 你传递了一个字符串，表示时间。 Pandas 将其解释为 当天 的指定时间。由于你没有指定日期，它默认为当前日期。

2. 对于 t2 = pd.Timestamp(1) : 你传递了一个整数。Pandas 将其解释为 自 Unix 纪元（1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）以来的纳秒数 。因此， pd.Timestamp(1) 表示纪元后 1 纳秒的时间戳。

总结:

• 传递 字符串 时，Pandas 将其解析为 日期和时间 ，默认为当前日期（如果未指定）。
• 传递 整数 时，Pandas 将其解析为 自纪元以来的纳秒数 。

要创建特定日期的时间戳，请在字符串中包含日期信息，例如：

t3 = pd.Timestamp("2023-04-10 23:12:05") 
print("t3:", t3)  # 输出：2023-04-10 23:12:05