pandas.Series.to_timestamp#

Series.to_timestamp(freq=None, how='start', copy=None)[источник]#

Привести к DatetimeIndex временных меток, в начало периода.

Параметры:

freqstr, частота PeriodIndex по умолчанию: Желаемая частота.
how{‘s’, ‘e’, ‘start’, ‘end’}: Соглашение для преобразования периода в метку времени; начало периода против конца.
copybool, по умолчанию True: Возвращать ли копию.

Примечание

The copy ключевое слово изменит поведение в pandas 3.0. Копирование при записи будет включено по умолчанию, что означает, что все методы с copy ключевое слово будет использовать механизм ленивого копирования для отложенного копирования и игнорирования copy ключевое слово. The copy ключевое слово будет удалено в будущей версии pandas.

Вы уже можете получить будущее поведение и улучшения, включив copy on write pd.options.mode.copy_on_write = True

Возвращает:

Series с DatetimeIndex

Примеры

>>> 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

Результирующая частота Timestamps составляет YearBegin

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

Используя freq который является смещением, которое будут иметь Timestamps

>>> 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