Pandas Datetime默认为1970年

在本文中，我们将介绍Pandas Datetime在默认情况下设置为1970年的原因，以及如何解决这个问题。

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1970年的由来

1970年1月1日被认为是Unix纪元（Epoch）开始的日期。Unix纪元是一种计算机系统中的时间参考点，通常用来表示从特定时间点开始的时间差。

Pandas使用了Unix纪元，因此默认情况下，Pandas Datetime将日期转换为Unix纪元的时间戳，从而将日期转换为从1970年1月1日的时间差。

比如：

import pandas as pd

date_string = '2022-01-01'
date = pd.to_datetime(date_string)
print(date)

输出结果为：

Timestamp('2022-01-01 00:00:00')

我们可以看到，这个日期被转换为Unix纪元时间戳的格式。

解决问题的方法

要解决这个问题，我们需要使用Pandas的日期偏移量（Date Offset）。

偏移量可以添加或减去一定的时间，从而改变时间戳的值。Pandas包含许多偏移量可供选择，例如days、weeks、months等。我们可以使用这些偏移量来调整日期的值，从而解决1970年的默认问题。

下面是一个例子：

import pandas as pd

date_string = '2022-01-01'
date = pd.to_datetime(date_string)

offset = pd.DateOffset(years=52)
correct_date = date + offset
print(correct_date)

输出结果为：

Timestamp('2074-01-01 00:00:00')

在这个例子中，我们使用了52年的日期偏移量来将日期调整为2074年1月1日。

你也可以使用其他偏移量，比如：

offset = pd.DateOffset(years=-52) # 将日期调整为1970年之前
offset = pd.DateOffset(years=100) # 将日期调整为2070年
offset = pd.DateOffset(months=6) # 将日期调整为2022年7月1日

总结

默认情况下，Pandas Datetime将日期转换为Unix纪元时间戳，从而将日期转换为从1970年1月1日的时间差。要解决这个问题，我们可以使用Pandas的日期偏移量，通过添加或减去一定的时间来改变时间戳的值，从而调整日期的值。通过使用偏移量，我们可以将日期调整为所需的任何时间。