pandas.Timestamp 和 pandas.Datetime64 都是用于表示日期和時間的 Pandas 對象，但它們有一些關(guān)鍵的區(qū)別：

1. Timestamp（時間戳）

• Timestamp 是 Pandas 中的一個封裝類，繼承自 datetime.datetime，并提供了更多的時間序列相關(guān)功能。
• 它是一個單個時間點的表示，能夠存儲日期和時間的完整信息，包括時區(qū)。
• Timestamp 是 Pandas 針對 datetime 類型的一個擴展，它包含了對日期和時間的高效處理和更多的支持。

例子：

import pandas as pd
ts = pd.Timestamp('2023-01-01 12:00:00')
print(ts)

2. Datetime64（日期時間64位）

• Datetime64 是 NumPy 中的日期時間類型，表示日期和時間的數(shù)組類型。
• 它用于高效地處理大量的時間序列數(shù)據(jù)，但它本身不如 Timestamp 提供那么多的時間操作方法和屬性。
• 其精度由你指定，常見的精度包括 D（天）、h（小時）、m（分鐘）等。

例子：

import pandas as pd
dt64 = pd.to_datetime('2023-01-01 12:00:00')
print(dt64)

3. 主要區(qū)別：

• 類型和功能：

  • Timestamp 是一個封裝的類，擴展了 datetime 的功能，并提供了許多方法，如 day_name(), is_leap_year() 等。
  • Datetime64 是 NumPy 提供的日期時間表示形式，通常用于存儲和處理大量的時間數(shù)據(jù)，尤其是在 Pandas DataFrame 中。

• 使用場景：

  • Timestamp 主要用于單個時間點的操作。
  • Datetime64 通常用于表示多個時間點（例如，時間序列的列）。

• 時區(qū)支持：

  • Timestamp 支持時區(qū)，可以方便地進行時區(qū)轉(zhuǎn)換。
  • Datetime64 在 Pandas 中也支持時區(qū)，但它通常需要在轉(zhuǎn)換時明確指定。

• 小結(jié)：

  • 如果你需要處理單個時間戳并進行豐富的時間操作，使用 Timestamp。
  • 如果你要處理大量時間數(shù)據(jù)（例如，Pandas 的列），使用 Datetime64 更為高效。