Pandas 中的 pd.Timestamp() 行为

Question

尝试理解为什么

t1

采用当前日期，而

t2

则采用

Pandas

中的

Python

中的纪元日期。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

Answer 1

当您使用仅包含时间（“23:12:05”）的字符串创建

pd.Timestamp

时，Pandas 固有地假设您指的是当前日期。这就是为什么

t1

具有今天的日期和指定时间。

t1 = pd.Timestamp("23:12:05")
print("t1:", t1)
# Output: t1: 2024-07-23 23:12:05

将整数传递给

pd.Timestamp

时，它将其视为自 Unix 纪元以来的纳秒数（Unix 纪元是计算中的标准参考点，从“1970-01-01 00:00:00”UTC 开始） 。因此，

pd.Timestamp(1)

为您提供了纪元开始后的一纳秒。

t2 = pd.Timestamp(1)
print("t2:", t2)
# Output: t2: 1970-01-01 00:00:00.000000001

所以基本上总结一下：

• t1：当您传递仅指定时间的字符串时，Pandas 使用当前日期和指定时间。
• t2：当您传递整数时，Pandas 使用 Unix 纪元（1970 年初）并添加指定的纳秒数。