Python 将int数据类型表示的年份列表转换为DatetimeIndex的更好方法

下面是包含年份的整数列表，我想转换为DatetimeIndex

date_1=[2000,2001,2002,2003]
#converting to string
date_1_str=[str(i) for i in date_1]
#converting to Datetime
test=pd.to_datetime(date_1_str,format="%Y")
print(test)

输出：

DatetimeIndex(['2000-01-01', '2001-01-01', '2002-01-01', '2003-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

为什么我不能做更直接的事情，比如：

pd.to_datetime(date_1, unit="Y") 

为什么我必须首先转换为字符串数据类型

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有更好的选择吗？

我认为原因是在unix时代工作时，不同的

单位

参数：

单位，默认为“N”

arg的单位（D、s、ms、us、ns）表示该单位，它是一个整数或浮点数。这将基于原点。例如，使用unit='ms'和origin='unix'（默认值），这将计算到unix纪元开始的毫秒数

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但是如果值是年的整数，它只是日期时间的格式不同，所以对我来说这更符合逻辑。

此外，如果我得到正确的答案，只允许使用

（D，s，ms，us，ns）

的单位，这是合理的，因为任何大于一周的时间跨度都是不明确的（例如，月份可以有不同的天数）是的，我完全被愚弄了，伙计们，谢谢你们的时间：）不要让数据类型愚弄你们——只是因为它是

int

，在某种格式下仍然是一年（见耶兹雷尔的回答）。如果这些是64位整数，那么4字节的ASCII甚至更有效！我会坚持转换成字符串，然后解析它。是的，我完全被愚弄了，我有很好的理由感到愚蠢D