Pandas 时间处理利器：to_datetime() 与 Timestamp() 深度解析
Pandas 时间处理利器：to_datetime() 与 Timestamp() 深度解析
在数据分析和处理中，时间序列数据扮演着至关重要的角色。Pandas 库凭借其强大的时间序列处理能力，成为 Python 数据分析领域的佼佼者。其中，to_datetime() 函数和 Timestamp 对象是我们处理时间数据时最常接触到的两个核心工具。虽然它们都与时间有关，但在使用场景、功能以及返回结果上却存在着显著的区别。
一、 pd.Timestamp(): 精确到纳秒的单一时间点
Timestamp 是 Pandas 中用于表示单个时间点的核心数据类型，可以看作是 Python 内置 datetime.datetime 对象的增强版，特别优化了与 Pandas 其他数据结构的集成，并提供了纳秒级别的时间精度。
1.1 主要特点
- 表示单个时间点：
Timestamp对象代表一个具体、独立的时间戳。 - 高精度： 支持纳秒级别的时间精度。
- 丰富的属性： 可以方便地获取年份、月份、日期、小时、分钟、秒、星期几、是否闰年等各种时间相关的属性。
- 时区感知： 可以创建带有时区信息（timezone-aware）的
Timestamp对象，也可以进行时区转换。 - 直接实例化： 通常通过直接调用构造函数
pd.Timestamp()来创建。
1.2 代码案例与输出
1.2.1 从字符串创建 Timestamp
import pandas as pd# 创建一个简单的 Timestamp 对象
ts1 = pd.Timestamp('2025-05-11 10:30:45')
print(f"从字符串创建: {ts1}")
print(f"类型: {type(ts1)}")# 创建一个带有时区信息的 Timestamp 对象
# (假设当前日期是2025年5月11日，纽约时区比UTC晚4小时，即UTC-4)
ts2 = pd.Timestamp('2025-05-11 10:30:45', tz='America/New_York')
print(f"带时区信息: {ts2}")# 创建一个指定格式的 Timestamp 对象
ts3 = pd.Timestamp('11/05/2025 08:00', format='%d/%m/%Y %H:%M') # 日/月/年 时:分
print(f"指定格式创建: {ts3}")
输出:
从字符串创建: 2025-05-11 10:30:45
类型: <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
带时区信息: 2025-05-11 10:30:45-04:00
指定格式创建: 2025-05-11 08:00:00
1.2.2 从整数或浮点数创建 Timestamp (通常表示 Unix 时间戳)
import pandas as pd# Unix 时间戳 1746985845 秒 对应 UTC: 2025-05-11 17:30:45
unix_ts_val_sec = 1746985845# 从 Unix 时间戳 (秒) 创建
ts_unix_sec = pd.Timestamp(unix_ts_val_sec, unit='s')
print(f"从 Unix 时间戳 (秒) (隐式UTC, 显示为本地naive): {ts_unix_sec}")# 从 Unix 时间戳 (纳秒) 创建 (默认单位)
ts_unix_ns = pd.Timestamp(unix_ts_val_sec * 10**9) # 转换为纳秒
print(f"从 Unix 时间戳 (纳秒) (隐式UTC, 显示为本地naive): {ts_unix_ns}")# 创建带时区的 Unix 时间戳
ts_unix_tz = pd.Timestamp(unix_ts_val_sec, unit='s', tz='UTC')
print(f"带时区的 Unix 时间戳 (UTC): {ts_unix_tz}")
输出:
从 Unix 时间戳 (秒) (隐式UTC, 显示为本地naive): 2025-05-11 17:30:45
从 Unix 时间戳 (纳秒) (隐式UTC, 显示为本地naive): 2025-05-11 17:30:45
带时区的 Unix 时间戳 (UTC): 2025-05-11 17:30:45+00:00
1.2.3 从 Python datetime 对象创建 Timestamp
import pandas as pd
import datetimedt_obj = datetime.datetime(2025, 5, 11, 10, 30, 45)
ts_from_dt = pd.Timestamp(dt_obj)
print(f"从 datetime 对象创建: {ts_from_dt}")dt_obj_tz = datetime.datetime(2025, 5, 11, 10, 30, 45, tzinfo=datetime.timezone.utc)
ts_from_dt_tz = pd.Timestamp(dt_obj_tz)
print(f"从带时区的 datetime 对象创建: {ts_from_dt_tz}")
输出:
从 datetime 对象创建: 2025-05-11 10:30:45
从带时区的 datetime 对象创建: 2025-05-11 10:30:45+00:00
1.2.4 访问时间属性
import pandas as pd# 假设当前日期是2025年5月11日，星期日
ts = pd.Timestamp('2025-05-11 18:45:30.123456789')
print(f"时间戳: {ts}")
print(f"年份: {ts.year}")
print(f"月份: {ts.month}")
print(f"月份名称: {ts.month_name()}")
print(f"日期: {ts.day}")
print(f"小时: {ts.hour}")
print(f"分钟: {ts.minute}")
print(f"秒: {ts.second}")
print(f"微秒: {ts.microsecond}")
print(f"纳秒: {ts.nanosecond}")
print(f"星期几 (0=周一, 6=周日): {ts.dayofweek}")
print(f"星期几名称: {ts.day_name()}")
print(f"一年中的第几天: {ts.dayofyear}")
print(f"是否为闰年: {ts.is_leap_year}")
print(f"季度: {ts.quarter}")
输出:
时间戳: 2025-05-11 18:45:30.123456789
年份: 2025
月份: 5
月份名称: May
日期: 11
小时: 18
分钟: 45
秒: 30
微秒: 123456
纳秒: 789
星期几 (0=周一, 6=周日): 6
星期几名称: Sunday
一年中的第几天: 131
是否为闰年: False
季度: 2
二、 pd.to_datetime(): 灵活的日期时间转换器
pd.to_datetime() 是 Pandas 提供的一个非常强大且灵活的函数，用于将各种形式的输入（单个值、列表、Series 等）转换为 Pandas 的日期时间对象。它的核心功能是将输入数据解析并转换为 DatetimeIndex 或 Series (当输入为多个值时)，或者单个的 Timestamp 对象 (当输入为单个标量值时)。
2.1 主要特点
- 处理多种输入类型： 可以处理字符串、整数、浮点数、列表、
Series、DataFrame列等多种输入。 - 批量转换： 能够高效地将序列或数组类型的数据转换为日期时间对象。
- 自动格式推断： 在许多情况下，
to_datetime()可以自动识别常见的日期时间字符串格式。 - 指定格式： 允许通过
format参数明确指定输入的日期时间格式，提高解析的准确性和效率。 - 错误处理： 提供了
errors参数来控制在遇到无法解析的日期时的行为（例如，引发错误raise、强制转换为NaTcoerce- Not a Time，或忽略ignore）。 - 单位转换： 当输入为数字时，可以通过
unit参数指定其单位（如秒s、毫秒ms、纳秒ns）。 - 生成
DatetimeIndex或Series： 当输入是类数组结构时，通常返回DatetimeIndex或包含日期时间对象的Series。如果输入是单个标量，则返回单个Timestamp对象。 - 组合多列： 可以从
DataFrame的多个列（如年、月、日列）组合成日期时间对象。
2.2 代码案例与输出
2.2.1 转换单个字符串
import pandas as pd# 转换单个标准格式字符串
dt_scalar = pd.to_datetime('2025-05-11')
print(f"转换单个字符串: {dt_scalar}")
print(f"类型: {type(dt_scalar)}")# 转换自定义格式字符串
dt_custom_format = pd.to_datetime('11/05/2025', format='%d/%m/%Y')
print(f"转换自定义格式字符串: {dt_custom_format}")# 尝试转换一个稍微不规范但能被自动识别的字符串
dt_auto = pd.to_datetime('May 11, 2025')
print(f"自动识别格式: {dt_auto}")
输出:
转换单个字符串: 2025-05-11 00:00:00
类型: <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
转换自定义格式字符串: 2025-05-11 00:00:00
自动识别格式: 2025-05-11 00:00:00
2.2.2 转换列表或 Series
import pandas as pddate_list = ['2025-01-01', '2025-01-02', '03-Jan-2025', '2025/01/04']
# 当列表中包含多种日期字符串格式时，使用 format='mixed'
dt_index = pd.to_datetime(date_list, format='mixed')
print(f"转换列表 (使用 format='mixed'): \n{dt_index}")
print(f"类型: {type(dt_index)}")date_series = pd.Series(['2025/05/10', '2025/05/11', '2025/05/12'])
# 这个 series 中的格式是一致的，pandas 通常可以自动推断
dt_series = pd.to_datetime(date_series)
print(f"\n转换 Series (格式一致): \n{dt_series}")
print(f"类型: {type(dt_series)}")
print(f"Series Dtype: {dt_series.dtype}")# 如果 Series 中也有混合格式，同样需要 format='mixed'
mixed_format_series = pd.Series(['2025-08-01', '15 Aug 2025', '2025/08/30'])
dt_mixed_series = pd.to_datetime(mixed_format_series, format='mixed')
print(f"\n转换混合格式 Series (使用 format='mixed'): \n{dt_mixed_series}")
输出:
转换列表 (使用 format='mixed'):
DatetimeIndex(['2025-01-01', '2025-01-02', '2025-01-03', '2025-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
类型: <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>转换 Series (格式一致):
0 2025-05-10
1 2025-05-11
2 2025-05-12
dtype: datetime64[ns]
类型: <class 'pandas.core.series.Series'>
Series Dtype: datetime64[ns]转换混合格式 Series (使用 format='mixed'):
0 2025-08-01
1 2025-08-15
2 2025-08-30
dtype: datetime64[ns]
2.2.3 处理混合格式和错误
import pandas as pdmixed_dates = ['2025-03-10', 'Mar 11, 2025', 'not_a_date_string', '2025-03-13']# errors='raise' (默认): 遇到无法解析的日期会报错
print("--- errors='raise' (默认) ---")
try:# 若不指定 format='mixed'，且第一个元素格式与其他不同，可能会在此处报错# 为确保演示 'raise' 的效果，我们假设一种情况，即它尝试用第一个格式解析所有# 但更常见的是，如果没有 format='mixed'，它会在 'not_a_date_string' 上直接失败pd.to_datetime(mixed_dates, format='%Y-%m-%d', errors='raise') # 强制使用一种格式来触发错误
except ValueError as e:print(f"捕获到错误 (强制格式 %Y-%m-%d): {e}")try:pd.to_datetime(mixed_dates, errors='raise') # 不指定format，让其在'not_a_date_string'失败
except Exception as e: # pd.errors.ParserError or ValueError depending on pandas versionprint(f"捕获到错误 (自动推断): {e}")# errors='coerce': 无法解析的日期会被转换为 NaT (Not a Time)
print("\n--- errors='coerce' ---")
# 对于混合格式，通常也建议使用 format='mixed' 配合 errors='coerce'
dt_coerce = pd.to_datetime(mixed_dates, errors='coerce', format='mixed')
print(f"结果 (format='mixed', errors='coerce'): \n{dt_coerce}")
print(f"NaT 值: {dt_coerce[2]}")# errors='ignore': 无法解析的日期会保持原样
# 返回的是 object 类型的 Index，包含 Timestamp 对象和原始字符串
print("\n--- errors='ignore' ---")
dt_ignore = pd.to_datetime(mixed_dates, errors='ignore', format='mixed') # format='mixed' is good practice here too
print(f"结果 (类型: {type(dt_ignore)}): \n{dt_ignore}")
print(f"第一个元素 (转换成功): {dt_ignore[0]}, 类型: {type(dt_ignore[0])}")
print(f"第三个元素 (转换失败): {dt_ignore[2]}, 类型: {type(dt_ignore[2])}")
输出:
--- errors='raise' (默认) ---
捕获到错误 (强制格式 %Y-%m-%d): time data "Mar 11, 2025" doesn't match format "%Y-%m-%d", at position 1. You might want to try:- passing `format` if your strings have a consistent format;- passing `format='ISO8601'` if your strings are all ISO8601 but not necessarily in exactly the same format;- passing `format='mixed'`, and the format will be inferred for each element individually. You might want to use `dayfirst` alongside this.
捕获到错误 (自动推断): Unknown string format: not_a_date_string present at position 2--- errors='coerce' ---
结果 (format='mixed', errors='coerce'):
DatetimeIndex(['2025-03-10', '2025-03-11', 'NaT', '2025-03-13'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
NaT 值: NaT--- errors='ignore' ---
结果 (类型: <class 'pandas.core.indexes.base.Index'>):
Index([Timestamp('2025-03-10 00:00:00'), Timestamp('2025-03-11 00:00:00'),'not_a_date_string', Timestamp('2025-03-13 00:00:00')],dtype='object')
第一个元素 (转换成功): 2025-03-10 00:00:00, 类型: <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
第三个元素 (转换失败): not_a_date_string, 类型: <class 'str'>
2.2.4 从数字（Unix 时间戳）转换
import pandas as pd# Unix时间戳 (秒):
# 1746985845 -> 2025-05-11 17:30:45 UTC
# 1747072245 -> 2025-05-12 17:30:45 UTC
# 1747158645 -> 2025-05-13 17:30:45 UTC
timestamps_sec_list = [1746985845, 1747072245, 1747158645]
dt_from_unix = pd.to_datetime(timestamps_sec_list, unit='s')
print(f"从 Unix 时间戳列表 (秒) 转换 (隐式UTC, 显示为本地naive): \n{dt_from_unix}")# 添加时区
dt_from_unix_tz = pd.to_datetime(timestamps_sec_list, unit='s', utc=True)
print(f"\n带 UTC 时区的 Unix 时间戳列表: \n{dt_from_unix_tz}")# 转换为特定时区 (例如纽约，UTC-4 in May)
dt_from_unix_ny = dt_from_unix_tz.tz_convert('America/New_York')
print(f"\n转换为纽约时区: \n{dt_from_unix_ny}")
输出:
从 Unix 时间戳列表 (秒) 转换 (隐式UTC, 显示为本地naive):
DatetimeIndex(['2025-05-11 17:30:45', '2025-05-12 17:30:45','2025-05-13 17:30:45'],dtype='datetime64[ns]', freq=None)带 UTC 时区的 Unix 时间戳列表:
DatetimeIndex(['2025-05-11 17:30:45+00:00', '2025-05-12 17:30:45+00:00','2025-05-13 17:30:45+00:00'],dtype='datetime64[ns, UTC]', freq=None)转换为纽约时区:
DatetimeIndex(['2025-05-11 13:30:45-04:00', '2025-05-12 13:30:45-04:00','2025-05-13 13:30:45-04:00'],dtype='datetime64[ns, America/New_York]', freq=None)
2.2.5 从 DataFrame 的多个列组合日期时间
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'year': [2024, 2025],'month': [10, 11],'day': [25, 30],'hour': [10, 14],'minute': [30, 0],'second': [0, 15]})
print("原始 DataFrame:")
print(df)# 列名必须是 'year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'second' 等标准名称
df['datetime_col'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'second']])
print("\nDataFrame 添加 datetime 列后:")
print(df)
print(f"\n新列的数据类型: {df['datetime_col'].dtype}")
输出:
原始 DataFrame:year month day hour minute second
0 2024 10 25 10 30 0
1 2025 11 30 14 0 15DataFrame 添加 datetime 列后:year month day hour minute second datetime_col
0 2024 10 25 10 30 0 2024-10-25 10:30:00
1 2025 11 30 14 0 15 2025-11-30 14:00:15新列的数据类型: datetime64[ns]
三、 to_datetime() 与 Timestamp() 的核心区别总结
| 特性 | pd.Timestamp() | pd.to_datetime() |
|---|---|---|
| 主要用途 | 创建和表示单个精确的时间点。 | 将各种格式的输入（单个或多个）转换为 Pandas 的日期时间对象。 |
| 输入类型 | 通常是明确的日期时间字符串、数字（Unix 时间戳）、Python datetime 对象。 | 字符串、数字、列表、Series、DataFrame 列等，格式可以更灵活。 |
| 返回类型 | 总是返回一个 pd.Timestamp 对象。 | - 如果输入是单个标量，返回 pd.Timestamp 对象。<br/>- 如果输入是列表、Series 或其他类数组结构，返回 pd.DatetimeIndex 或 pd.Series (dtype 为 datetime64[ns])。 |
| 批量处理 | 主要用于处理单个时间点，不直接支持批量转换。 | 设计用于高效地批量转换类数组数据。 |
| 格式推断 | 对输入格式要求相对严格，或需要明确指定 format。 | 具有更强的自动格式推断能力；对于混合格式，需使用 format='mixed'。 |
| 错误处理 | 如果输入无法解析为有效时间戳，会直接抛出错误。 | 提供 errors 参数 ('raise', 'coerce', 'ignore') 来控制错误处理行为。 |
| 灵活性 | 相对固定，专注于单个时间点的精确表示。 | 非常灵活，适应多种数据源和转换需求。 |
| 构造来源 | 直接构造函数。 | 函数调用，内部逻辑复杂，可处理多种来源。 |
四、 何时使用哪个？
4.1 使用 pd.Timestamp() 的场景
当你需要：
- 创建一个明确的、单一的时间点对象。
- 已经有了一个格式良好、明确的日期时间表示（如标准字符串或
datetime对象）。 - 进行高精度的时间运算或访问特定时间属性。
- 在代码中需要一个表示“现在”或特定固定时间点的对象。
代码案例与输出:
import pandas as pd
from datetime import datetime# 获取当前时间 (注意：输出会根据实际执行时间变化)
# 当前日期和时间: 2025-05-11 08:20 AM MST (Mountain Standard Time, UTC-7)
now_ts = pd.Timestamp.now() # 本地naive时间
print(f"当前时间 (Timestamp, 本地 naive): {now_ts}")# 获取带当前系统本地时区的时间戳
now_ts_local_tz = pd.Timestamp.now(tz='America/Denver') # MST/MDT is America/Denver
print(f"当前时间 (Timestamp, 带本地时区 America/Denver): {now_ts_local_tz}")# 特定事件时间
event_time = pd.Timestamp(2026, 1, 1, 0, 0, 0, tz='UTC')
print(f"特定事件时间 (UTC): {event_time}")
输出 (基于2025-05-11 08:20 MST):
当前时间 (Timestamp, 本地 naive): 2025-05-11 08:20:36.123456 # 示例输出，实际会变化
当前时间 (Timestamp, 带本地时区 America/Denver): 2025-05-11 08:20:36.123456-06:00 # Denver is MDT (UTC-6) in May
特定事件时间 (UTC): 2026-01-01 00:00:00+00:00
(注意: America/Denver 在五月份是 MDT (Mountain Daylight Time), 即 UTC-6。如果是在标准时间期间，则是 MST, UTC-7。 pd.Timestamp.now(tz=...) 会正确处理夏令时。)
4.2 使用 pd.to_datetime() 的场景
当你需要：
- 将一个列（
Series）或列表中的多个值转换为日期时间对象。 - 处理的日期时间数据来源多样，格式可能不统一（此时使用
format='mixed'）。 - 需要更灵活的错误处理机制（例如，将无效日期转换为
NaT）。 - 需要从
DataFrame的多个列（年、月、日等）构建日期时间对象。 - 需要将数字序列（如 Unix 时间戳）转换为日期时间。
代码案例与输出:
import pandas as pddata = {'event_name': ['Event A', 'Event B', 'Event C', 'Event D'],'event_date_str': ['2025-06-15', '2025/07/10', '20 Aug 2025', 'Invalid Date'],# Unix时间戳 (秒)# 1749907200 -> 2025-06-15 00:00:00 UTC# 1752057600 -> 2025-07-10 00:00:00 UTC# 1755619200 -> 2025-08-20 00:00:00 UTC# 1758211200 -> 2025-09-20 00:00:00 UTC'start_time_unix': [1749907200, 1752057600, 1755619200, 1758211200]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)# 转换日期字符串列，无效值转为 NaT，使用 format='mixed' 处理潜在的不同格式
df['event_datetime'] = pd.to_datetime(df['event_date_str'], errors='coerce', format='mixed')# 转换 Unix 时间戳列 (秒) 并设置为UTC时区
df['start_datetime'] = pd.to_datetime(df['start_time_unix'], unit='s', utc=True)print("\n处理后的 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)
输出:
原始 DataFrame:event_name event_date_str start_time_unix
0 Event A 2025-06-15 1749907200
1 Event B 2025/07/10 1752057600
2 Event C 20 Aug 2025 1755619200
3 Event D Invalid Date 1758211200处理后的 DataFrame:event_name event_date_str start_time_unix event_datetime start_datetime
0 Event A 2025-06-15 1749907200 2025-06-15 2025-06-15 00:00:00+00:00
1 Event B 2025/07/10 1752057600 2025-07-10 2025-07-10 00:00:00+00:00
2 Event C 20 Aug 2025 1755619200 2025-08-20 2025-08-20 00:00:00+00:00
3 Event D Invalid Date 1758211200 NaT 2025-09-20 00:00:00+00:00数据类型:
event_name object
event_date_str object
start_time_unix int64
event_datetime datetime64[ns]
start_datetime datetime64[ns, UTC]
dtype: object
五、 性能考量
- 对于单个标量值的转换，如果格式简单且明确，
pd.Timestamp()通常会比pd.to_datetime()略快一些，因为它涉及的类型检查和逻辑分支较少。 - 对于批量转换（如列表或
Series），pd.to_datetime()经过了高度优化（通常使用 C 实现），是最高效的选择。
如果你需要对大量数据进行转换，pd.to_datetime() 配合明确的 format 参数（如果格式一致）或 format='mixed'（如果格式多样）通常能获得最佳性能。
代码案例与输出:
(实际耗时会因机器性能、Pandas版本和数据量而异，以下为示意性输出)
import pandas as pd
import time# 构造大量日期字符串
num_records = 100000 # 减少数量以便更快执行示例
start_date_val = pd.to_datetime('2023-01-01')
date_strings = [(start_date_val + pd.Timedelta(days=i)).strftime('%Y-%m-%d') for i in range(num_records)]# 使用 to_datetime() 批量转换
start_time = time.time()
datetime_objects_td = pd.to_datetime(date_strings, format='%Y-%m-%d')
end_time = time.time()
print(f"to_datetime() 批量转换 {num_records} 条记录耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")# 使用 Timestamp() 循环转换 (效率较低)
datetime_objects_ts_loop = []
start_time = time.time()
for s in date_strings:datetime_objects_ts_loop.append(pd.Timestamp(s))
end_time = time.time()
print(f"Timestamp() 循环转换 {num_records} 条记录耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")# 转换单个标量
scalar_date_string = "2025-12-25 10:00:00"n_trials = 1000
start_time_ts = time.perf_counter()
for _ in range(n_trials):ts_obj = pd.Timestamp(scalar_date_string)
end_time_ts = time.perf_counter()
print(f"\nTimestamp() 转换单个标量平均耗时: {(end_time_ts - start_time_ts)*1e6 / n_trials:.2f} 微秒")start_time_td = time.perf_counter()
for _ in range(n_trials):td_obj = pd.to_datetime(scalar_date_string)
end_time_td = time.perf_counter()
print(f"to_datetime() 转换单个标量平均耗时: {(end_time_td - start_time_td)*1e6 / n_trials:.2f} 微秒")
输出示例 (实际数值会变化):
to_datetime() 批量转换 100000 条记录耗时: 0.1032 秒
Timestamp() 循环转换 100000 条记录耗时: 1.8750 秒Timestamp() 转换单个标量平均耗时: 2.50 微秒
to_datetime() 转换单个标量平均耗时: 18.80 微秒
(从示例输出可见，to_datetime() 在批量处理时优势明显。对于单个、格式清晰的标量，Timestamp() 通常更快。)
六、 总结
pd.Timestamp() 和 pd.to_datetime() 是 Pandas 中处理时间数据的两个不可或缺的工具。理解它们之间的区别对于编写高效、健壮的数据分析代码至关重要：
Timestamp()是构建和表示单个精确时间点的基石，提供纳秒级精度和丰富的属性，适用于需要直接创建或操作单个时间戳的场景。to_datetime()是一个功能强大的转换器，能够灵活地将各种输入（尤其是序列数据）解析为 Pandas 的日期时间对象，并提供强大的错误处理和格式化选项（如format='mixed'），是处理 DataFrame 列或列表等批量时间数据的首选。
当你需要处理单个、明确的时间点时，Timestamp() 是你的首选。而当你面对包含多个日期时间表示的列表、Series 或需要从多种格式进行转换时，to_datetime() 将是更高效和灵活的解决方案。掌握这两者的特性和适用场景，将使你在 Pandas 时间序列分析的道路上更加得心应手。