pd.Timestamp接收的参数范例
pd.Timestamp() 是 Pandas 中用于表示单个日期时间的函数，它可以接受多种范例的参数。以下是 pd.Timestamp() 可以接受的主要参数范例，并举例说明：1. 日期时间字符串（Date/Time String）
[*]pd.Timestamp() 可以接收标准日期时间格式的字符串（如 YYYY-MM-DD、YYYY-MM-DD HH:MM:SS）来创建一个时间戳。
示例：
timestamp = pd.Timestamp('2020-11-20')
print(timestamp)# 输出: 2020-11-20 00:00:00
timestamp = pd.Timestamp('2020-11-20 14:30:00')
print(timestamp)# 输出: 2020-11-20 14:30:00
说明：这里，'2020-11-20' 和 '2020-11-20 14:30:00' 是字符串，pd.Timestamp() 会将它们解析为对应的时间戳。
2. Python 的 datetime 对象
[*]pd.Timestamp() 可以接受 Python 的 datetime.datetime 对象作为输入。
示例：
import datetime
dt = datetime.datetime(2020, 11, 20, 14, 30, 0)
timestamp = pd.Timestamp(dt)
print(timestamp)# 输出: 2020-11-20 14:30:00
说明：datetime 对象表示了一个特定的时间点，pd.Timestamp() 会直接将其转换为 Pandas 的时间戳对象。
3. UNIX 时间戳（整数或浮点数）
[*]pd.Timestamp() 还可以接受一个 UNIX 时间戳（即自 1970-01-01 起的秒数或毫秒数），并将其转换为 Timestamp。
示例：
# UNIX 时间戳，单位是秒
timestamp = pd.Timestamp(1605849600)# 2020-11-20 00:00:00
print(timestamp)
# UNIX 时间戳，单位是毫秒
timestamp = pd.Timestamp(1605849600000, unit='ms')
print(timestamp)# 输出: 2020-11-20 00:00:00
说明：这里，1605849600 是自 1970-01-01 起的秒数，而 1605849600000 是毫秒数。通过设置 unit='ms'，可以指定单位是毫秒。
4. 包含年、月、日、时、分、秒的元组
[*]pd.Timestamp() 也可以接受一个包含年、月、日、时、分、秒的元组（类似于 datetime 模块中的方式）。
示例：
timestamp = pd.Timestamp((2020, 11, 20, 14, 30, 0))
print(timestamp)# 输出: 2020-11-20 14:30:00
说明：这里传入的是一个元组 (2020, 11, 20, 14, 30, 0)，表示年、月、日、时、分、秒，pd.Timestamp() 会将其转换为对应的时间戳。
5. pandas.Timedelta 对象
[*]pd.Timestamp() 可以接受 pd.Timedelta 对象，将其加到某个特定时间上，创建一个新的时间戳。
示例：
import pandas as pd
timestamp = pd.Timestamp('2020-11-20 00:00:00')
timedelta = pd.Timedelta(days=5)
new_timestamp = timestamp + timedelta
print(new_timestamp)# 输出: 2020-11-25 00:00:00
说明：pd.Timedelta(days=5) 表示一个持续 5 天的时间差，可以与一个 Timestamp 对象进行加法运算，得到新的时间戳。
6. pandas.NaT（缺失值）
[*]pd.Timestamp() 还可以接收 pandas.NaT，用来表示缺失的时间戳。
示例：
timestamp = pd.Timestamp(pd.NaT)
print(timestamp)# 输出: NaT
说明：pd.NaT 是 Pandas 中表示缺失的时间戳范例，通常用于处置惩罚缺失数据。
7. 日期时间格式的其他对象（如 numpy.datetime64）
[*]pd.Timestamp() 还可以接受 numpy.datetime64 范例的对象。
示例：
import numpy as np
dt64 = np.datetime64('2020-11-20')
timestamp = pd.Timestamp(dt64)
print(timestamp)# 输出: 2020-11-20 00:00:00
说明：numpy.datetime64 对象也是一种时间表示方式，pd.Timestamp() 可以将其转换为 Pandas 的 Timestamp 对象。
总结：
pd.Timestamp() 可以接收以下几种范例的参数：
[*]日期时间字符串：如 '2020-11-20' 或 '2020-11-20 14:30:00'。
[*]Python datetime 对象：如 datetime.datetime(2020, 11, 20, 14, 30, 0)。
[*]UNIX 时间戳：如 1605849600（秒）或 1605849600000（毫秒）。
[*]包含年、月、日、时、分、秒的元组：如 (2020, 11, 20, 14, 30, 0)。
[*]pandas.Timedelta 对象：用来进行时间加减运算。
[*]pandas.NaT：表示缺失的时间戳。
[*]numpy.datetime64 对象：numpy 的日期时间对象。
这些不同的参数范例可以根据实际需求机动利用，pd.Timestamp() 将主动处置惩罚它们并返回相应的时间戳。
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