为什么 pandas 在调用 pd.to_datetime() 时返回时间戳而不是 datetime 对象？答案

【问题标题】：Why does pandas return timestamps instead of datetime objects when calling pd.to_datetime()?为什么 pandas 在调用 pd.to_datetime() 时返回时间戳而不是 datetime 对象？
【发布时间】：2014-07-08 10:34:12
【问题描述】：

根据manual，pd.to_datetime()应该创建一个日期时间对象。

相反，当我调用pd.to_datetime("2012-05-14") 时，我得到了一个时间戳对象！在该对象上调用 to_datetime() 最终给了我一个日期时间对象。

In [1]: pd.to_datetime("2012-05-14")
Out[1]: Timestamp('2012-05-14 00:00:00', tz=None)

In [2]: t = pd.to_datetime("2012-05-14")
In [3]: t.to_datime()
Out[2]: datetime.datetime(2012, 5, 14, 0, 0)

对这种意外行为有解释吗？

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas timestamp

【解决方案1】：

Timestamp 对象是 pandas 处理日期时间的方式，因此它是 pandas 中的日期时间对象。但您期望的是 datetime.datetime 对象。
通常你不应该关心这个（这只是一个不同的代表问题）。只要您使用熊猫，时间戳就可以了。即使你真的想要一个datetime.datetime，大多数事情都会起作用（例如所有方法），否则你可以使用to_pydatetime 来检索datetime.datetime 对象。

更长的故事：

pandas 将日期时间存储为索引/列中 datetime64 类型的数据（这不是 datetime.datetime 对象）。这是日期时间的标准 numpy 类型，比使用 datetime.datetime 对象更高效：

 In [15]: df = pd.DataFrame({'A':[dt.datetime(2012,1,1), dt.datetime(2012,1,2)]})

 In [16]: df.dtypes
 Out[16]:
 A    datetime64[ns]
 dtype: object

 In [17]: df.loc[0,'A']
 Out[17]: Timestamp('2012-01-01 00:00:00', tz=None)

在检索此类日期时间列/索引的一个值时，您将看到一个Timestamp 对象。这是一个使用日期时间更方便的对象（比 datetime64 更多的方法、更好的表示等），这是 datetime.datetime 的子类，它的所有方法也是如此。

【讨论】：