dask.dataframe.Series.to_timestamp
dask.dataframe.Series.to_timestamp¶
- Series.to_timestamp(freq=None, how='start', axis=0)[源代码]¶
将时间戳转换为时间段的 开始 的 DatetimeIndex。
此文档字符串是从 pandas.core.series.Series.to_timestamp 复制的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
- 参数
- 频率str, PeriodIndex 的默认频率
期望的频率。
- 如何{‘s’, ‘e’, ‘start’, ‘end’}
转换周期为时间戳的约定；周期开始与周期结束。
- 复制bool, 默认 True (Dask 不支持)
是否返回一个副本。
备注
copy 关键字将在 pandas 3.0 中改变行为。写时复制 将被默认启用，这意味着所有带有 copy 关键字的方法将使用延迟复制机制来推迟复制并忽略 copy 关键字。copy 关键字将在未来版本的 pandas 中被移除。
您已经可以通过启用写时复制
pd.options.mode.copy_on_write = True来获得未来的行为和改进。
- 返回
- 带有 DatetimeIndex 的系列
示例
>>> 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
时间戳的最终频率是 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，它是时间戳将具有的偏移量
>>> 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