pandas.Series.to_timestamp

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

Преобразование в DatetimeIndex типа Timestamp, в начале периода.

Параметры:

freq:строка, стандартная частота PeriodIndex

Желаемая частота.

how:{‘s’, ‘e’, ‘start’, ‘end’}

Конвенция для преобразования периода в отметку времени; начало периода против конца.

copy:bool, по умолчанию True

Возвращать копию или нет.

Примечание

Ключевое слово copy изменит поведение в pandas 3.0. Copy-on-Write будет включено по умолчанию, что означает, что все методы с ключевым словом copy будут использовать механизм ленивой копии для отсрочки копии и игнорировать ключевое слово copy. Ключевое слово copy будет удалено в будущей версии pandas.

Вы уже можете получить будущие поведение и улучшения, включив копирование при записи pd.options.mode.copy_on_write = True

Возвращаемое значение:

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

Получаемая частота Timestamps — YearBegin

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

Использование freq, которое является смещением, которым будут обладать 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