pandas.Series.to_timestamp

Series.to_timestamp(freq=None, how='start', copy=None)

在周期*开始*时强制转换为 Timestamp 的 DatetimeIndex。

Parameters:

freqstr，默认值为 PeriodIndex 的频率

所需频率。

how{‘s’, ‘e’, ‘start’, ‘end’}

将周期转换为时间戳的约定；周期的开始或结束。

copybool, default True

是否返回副本。

备注

copy 关键字在 pandas 3.0 中将更改行为。Copy-on-Write 将默认启用，这意味着所有带有 copy 关键字的方法都将使用惰性复制机制来延迟复制并忽略 copy 关键字。copy 关键字将在 pandas 的未来版本中移除。

通过启用 copy on write pd.options.mode.copy_on_write = True，您可以获得未来的行为和改进。

Returns:

具有 DatetimeIndex 的 Series

Examples

>>> idx = pd.PeriodIndex(['2023', '2024', '2025'], freq='Y')
>>> s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=idx)
>>> s1
2023    1
2024    2
2025    3
Freq: Y-DEC, dtype: int64

生成的 Timestamps 的频率为 YearBegin

>>> s1 = s1.to_timestamp()
>>> s1
2023-01-01    1
2024-01-01    2
2025-01-01    3
Freq: YS-JAN, dtype: int64

使用 freq，这是 Timestamps 的偏移量

>>> s2 = pd.Series([1, 2, 3], index=idx)
>>> s2 = s2.to_timestamp(freq='M')
>>> s2
2023-01-31    1
2024-01-31    2
2025-01-31    3
Freq: YE-JAN, dtype: int64