pandas习题 202：用 pd.Timestamp() 创建时间

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（编码题）在实际开发中，需要灵活使用不同参数格式来创建 Timestamp 对象，适应各种时间数据源。

import pandas as pd
# 源数据：多种时间参数格式
print("可用参数格式示例:")
print("- 字符串: '2023-06-15 14:30:45'")
print("- 整数元组: (2023, 6, 15, 14, 30, 45)")
print("- 关键字参数: year=2023, month=6, day=15")

输出结果：

可用参数格式示例:
- 字符串: '2023-06-15 14:30:45'
- 整数元组: (2023, 6, 15, 14, 30, 45)
- 关键字参数: year=2023, month=6, day=15

用 pd.Timestamp() 传入以上元素创建一个 pandas 时间对象。

参考答案

代码如下：

import pandas as pd

# 方法1: 字符串格式
ts1 = pd.Timestamp('2023-06-15 14:30:45')
print("字符串格式:", ts1)

# 方法2: 整数元组格式
ts2 = pd.Timestamp(2023, 6, 15, 14, 30, 45)
print("整数元组格式:", ts2)

# 方法3: 关键字参数格式
ts3 = pd.Timestamp(year=2023, month=6,
                   day=15, hour=14,
                   minute=30, second=45)
print("关键字参数格式:", ts3)

# 方法4: Unix时间戳
ts4 = pd.Timestamp(1686832245, unit='s')  # Unix时间戳（秒）
print("Unix时间戳格式:", ts4)

# 验证相等性
print("对象类型:", type(ts1))

输出结果：

字符串格式: 2023-06-15 14:30:45
整数元组格式: 2023-06-15 14:30:45
关键字参数格式: 2023-06-15 14:30:45
Unix时间戳格式: 2023-06-15 14:30:45

对象类型: <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

答案解析

pd.Timestamp()支持多种参数传入方式：字符串格式直接解析、整数元组按位置参数传入、关键字参数按名称传入、Unix时间戳数值转换。所有方法都能创建相同的Timestamp对象，提供了极大的灵活性来处理不同格式的源时间数据。这种多样性使得Timestamp可以轻松集成到各种数据源和处理流程中。

（完）

pandas习题 202：用 pd.Timestamp() 创建时间

参考答案

答案解析

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