Python 在pandas中混淆datetime对象

我对熊猫处理时间相关对象的方式感到困惑

如果我这样做

x = pd.datetime.fromtimestamp(1440502703064/1000.) # or
x = pd.datetime(1234,5,6)

然后

type（x）

在这两种情况下返回

datetime.datetime

。但是，如果我有：

z = pd.DataFrame([
    {'a': 'foo', 'ts': pd.datetime.fromtimestamp(1440502703064/1000.)}
    ])

---

然后

type（z['ts'][0]）

返回

pandas.tslib.Timestamp

。这部戏什么时候开始？它的触发器是

pandas

还是

numpy

？在后一种情况下，我得到的是什么类型的数据？它记录在哪里？

我不是100%确定，因为我没有研究底层代码，但是从

datetime.datetime的转换发生在值“合并”到
数据帧的那一刻

在
DataFrame
之外，pandas将尝试做一些聪明的事情，并在使用
pd.dattime（.fromtimestamp）
时返回一些合理的东西：它返回一个Python
datetime.datetime
对象

在内部，它使用了一些可能在内部工作得更好的东西。您可以在使用
datetime.datetime
对象创建
DataFrame
时看到转换：

>>> from datetime import datetime
>>> z = pd.DataFrame([
       {'a': 'foo', 'ts': datetime(2015,8,27)} ])
>>> type(z['ts'][0])
pandas.tslib.Timestamp

也许更清楚：

>>> pd.datetime == datetime
True

因此，转换发生在
数据帧
初始化期间

至于文档，我四处搜索，找到了（注意：可能不是一个非常安全的链接），上面写着（docstring）：

时间戳相当于python的Datetime，是
在大多数情况下可以与之互换。这是一种用于
组成DatetimeIndex的项，以及其他面向时间序列的项
熊猫的数据结构

听起来不错。因此，
TimeStamp
是一种内部未记录的对象。太好了：（阅读大量的文档会有帮助：和