为什么输出时间戳的值不一样，一个是1447344000，一个是1447372800，怎么让他们输出一样的值。
from datetime import datetime
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
stmp2 = pd.to_datetime(tm)
print(stmp1.timestamp())
print(stmp2.timestamp())
## output
## 1447344000
## 1447372800
已解决
1、原因
当时间字符串不包含时区信息时，
Python中的datetime模块默认使用本地时区，因为它是基于系统的时间设置来创建和处理日期和时间对象的。Pandas中的时间序列默认使用UTC时区，因为它是一个国际标准，可以避免夏令时和其他地区性的问题。如果你想在Pandas中转换时区，你可以使用tz_localize和tz_convert方法。
2、时间戳转回日期时间
在线计算转换时间戳：
可以看到datetime 默认使用本地时区，1447344000对应的是北京时间2015-11-13 00:00:00；pd.to_datetime默认使用UTC时区，1447372800对应的是UTC时间2015-11-13 00:00:00
3 解决方法，指定时区
3.1 使用带时区的时间字符串
from datetime import datetime
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00+08:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z")
stmp2 = pd.to_datetime(tm)
print(stmp1.timestamp()) # 输出：1447344000.0
print(stmp2.timestamp()) # 输出：1447344000.0
3.2 指定或修改datetime的时区
3.2.1 分析datetime的时间戳
from datetime import datetime
from pytz import timezone
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(stmp1.timestamp()) # 输出：1447344000.0
# 指定时区，修改datetime的tzinfo属性
# 指定UTC时区
utc_dt = stmp1.replace(tzinfo=timezone("UTC"))
print(utc_dt.timestamp()) # 输出：1447372800.0
# 指定北京时区
bj_dt = stmp1.replace(tzinfo=timezone("Asia/Shanghai"))
print(bj_dt.timestamp()) # 输出：1447343640.0
# 转换时区为UTC时区
utc_dt_c = stmp1.astimezone(timezone("UTC"))
print(utc_dt_c.timestamp()) # 输出：1447344000.0
# 转换时区为北京时区
bj_dt_c = stmp1.astimezone(timezone("Asia/Shanghai"))
print(bj_dt_c.timestamp()) # 输出：1447344000.0
可以看到，replace(tzinfo=timezone(“UTC”)) 和 .astimezone(timezone) 的区别是：
replace(tzinfo=timezone(“UTC”)) 只是修改 datetime 对象的 tzinfo 属性，不会修改日期和时间的值。这样做可能会导致不正确的时间戳或时区转换。
astimezone(timezone) 会根据时区的规则，调整日期和时间的值，使得时间戳保持不变。这样做可以正确地转换时区。
所以，建议使用 astimezone(timezone) 来指定或转换时区。
3.2.2 注意
如果原始stmp1的tzinfo是(“Asia/Shanghai”），为什么bj_dt = stmp1.replace(tzinfo=timezone(“Asia/Shanghai”))，bj_dt和stmp1的时间戳不一致
这是因为 replace() 方法不会转换时区，只会修改 tzinfo 属性。如果原始 stmp1 的 tzinfo 是 (“Asia/Shanghai”)，那么它的时间戳是根据北京时间计算的。如果你用 replace() 方法创建一个新的 datetime 对象 bj_dt，指定时区也是 (“Asia/Shanghai”)，那么它的时间戳是根据 UTC 时间计算的，然后加上时区的偏移量。所以，两个对象的时间戳不一致。
如果你想让两个对象的时间戳一致，你可以用 astimezone() 方法来转换时区，或者用 replace() 方法来移除时区。
3.2.3 修改datetime的时间戳
from datetime import datetime
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
stmp2 = pd.to_datetime(tm)
stmp1_pd = pd.Timestamp(stmp1, tz='UTC')
print(stmp1_pd.timestamp()) # 输出：1447372800.0
print(stmp2.timestamp()) # 输出：1447372800.0
3.3 指定pandas的时区为Asia/Shanghai时间
使用pd.Series.dt.tz_localize方法将日期时间数据本地化为目标时区。使用pd.Series.dt.tz_convert方法将日期时间数据从一种时区转换为另一种时区。
from datetime import datetime
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 生成当前时间的时间戳，不指定时区
stmp2 = pd.Timestamp(tm, tz='Asia/Shanghai')
print(stmp1.timestamp()) # 输出：1447344000.0
print(stmp2.timestamp()) # 输出：1447344000.0
或者
from datetime import datetime
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 生成当前时间的时间戳，不指定时区
stmp2 = pd.to_datetime(tm).tz_localize('Asia/Shanghai')
print(stmp1.timestamp()) # 输出：1447344000.0
print(stmp2.timestamp()) # 输出：1447344000.0
3.4 整列时间戳转换为北京时间
df['tmt']= pd.to_datetime(df['stamp'], unit='s', origin=pd.Timestamp('1970-01-01')).dt.tz_localize('Asia/Shanghai')
df['tm'] = df['tmt'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
时间格式转换：可以使用pd.to_datetime()函数将字符串或数字转换为时间格式，例如pd.to_datetime(‘2022-01-01’)。如果需要指定时间格式，可以使用format参数，例如pd.to_datetime(‘2022-01-01’, format=‘%Y-%m-%d’)。
时区转换：可以使用tz_localize()函数将时间列本地化为某个时区，例如df[‘time’].dt.tz_localize(‘UTC’)。然后使用tz_convert()函数将其转换为另一个时区，例如df[‘time’].dt.tz_convert(‘Asia/Shanghai’)。
时间差计算：可以使用pd.Timedelta()函数计算两个时间之间的差值，例如pd.Timedelta(days=1)表示一天的时间差。也可以使用pd.DateOffset()函数进行更灵活的时间偏移计算，例如pd.DateOffset(months=3)表示三个月后的时间。
时间序列操作：pandas提供了丰富的时间序列操作函数，例如resample()函数对时间序列进行重采样，rolling()函数进行滚动窗口计算等。需要注意的是，这些函数默认使用的是本地时区的时间，如果需要在不同时区之间进行操作，需要先进行时区转换。
附录
各种AI斗志斗勇，基本无助于问题解决，以下仅供记录，参考价值有限~
文心一言
在Python中，datetime.datetime.strptime()和pd.to_datetime()都是用于将字符串转换为日期时间对象的函数，但是它们的工作方式略有不同。
datetime.datetime.strptime()函数将字符串解析为datetime.datetime对象，并根据指定的格式字符串将其转换为日期时间格式。在您的代码中，tm是一个表示日期时间的字符串，格式为"%Y-%m-%d %H:%M:%S"。stmp1是通过将tm解析为日期时间对象而创建的。
pd.to_datetime()函数是pandas库中的一个函数，用于将不同类型的日期时间输入转换为pandas.Timestamp对象。在您的代码中，tm是一个表示日期时间的字符串，stmp2是通过将tm转换为pandas.Timestamp对象而创建的。
在转换日期时间对象为时间戳时，两种方法的输出可能会不同。stmp1.timestamp()将返回基于Unix时间戳的浮点数，表示从1970年1月1日开始的秒数。而stmp2.timestamp()将返回基于pandas库内部时间戳的整数，表示从pandas库的版本开始的时间戳。
因此，根据使用的库和日期时间对象的表示方式，输出可能会不同。请注意，在使用这两种方法时，应该确保使用相同的时间戳表示方式，以便进行比较和计算。
要让datetime.datetime.strptime()和pd.to_datetime()输出的时间戳一致，可以使用pd.to_datetime()函数将datetime.datetime对象转换为pandas.Timestamp对象，并指定参数unit=‘unix’，这将把时间戳转换为Unix时间戳。
以下是示例代码：
import datetime
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
stmp2 = pd.to_datetime(stmp1, unit='unix')
print(stmp1.timestamp())
print(stmp2.timestamp())
输出将会一致，都为Unix时间戳：
1447438800.0
1447438800
注意，在这段代码中，我们首先使用datetime.datetime.strptime()将字符串转换为datetime.datetime对象，然后使用pd.to_datetime()将datetime.datetime对象转换为pandas.Timestamp对象，并将其作为参数传递给unit=‘unix’。这样可以将时间戳转换为Unix时间戳，从而实现输出的一致性。
笔者注：报错了
星火
这是因为pd.to_datetime()函数的utc=True参数会将时间字符串转换为UTC时间，而strptime()函数则不会。如果您想要得到相同的时间戳，可以使用以下代码：
import pandas as pd
from datetime import datetime
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
stmp2 = pd.to_datetime(tm, format="%Y-%m-%d %H:%M:%S").replace(tzinfo=None)
print(stmp1.timestamp())
print(stmp2.timestamp())
笔者注：我这边输出为还是不一致
## output
## 1447344000.0
## 1447372800.0
bing
这个问题可能是由于时区设置不同导致的。pandas.to_datetime() 函数在默认情况下不会强制输入转换为 UTC，时区不明确的输入将保持不明确，而时区明确的输入将保留其时间偏移量1。您可以尝试在调用 pd.to_datetime() 时设置 utc=True 参数，以便始终返回带有时区的 UTC 本地化的时间戳。
您可以尝试以下代码：
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = pd.to_datetime(tm, utc=True)
stmp2 = pd.to_datetime(tm, utc=True)
print(stmp1.timestamp())
print(stmp2.timestamp())
如果您希望 datetime 库输出的结果与 pandas 库输出的结果一致，您可以尝试在调用 datetime.datetime.strptime() 时指定时区信息。例如，您可以使用以下代码：
from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").replace(tzinfo=timezone.utc)
stmp2 = pd.to_datetime(tm, utc=True)
print(stmp1.timestamp())
print(stmp2.timestamp())
笔者注：直接给我替换了
## output
## 1447344000.0
## 1447372800.0
通义千问
因为datetime.datetime.strptime方法接受一个字符串作为参数，而pandas.to_datetime方法可以将任何时间格式的字符串转换为datetime对象，因此如果两个时间戳字符串的格式不同，它们转换为datetime对象后，它们的timestamp值也不会相同。
要让两个datetime对象输出相同的timestamp值，需要将它们转换为相同的格式，例如使用datetime.datetime.strptime方法将两个字符串都转换为datetime.strptime方法支持的格式。然后，再使用datetime.timestamp方法将它们转换为timestamp值。
以下是一个示例代码，演示如何将两个datetime对象转换为相同的格式，并使它们输出相同的timestamp值：
from datetime import datetime, timedelta
### 创建两个datetime对象
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
stmp2 = datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S %H:%M:%S")
### 将它们转换为相同的格式
stmp1 = stmp1.replace(microsecond=0)
stmp2 = stmp2.replace(microsecond=0)
### 将它们转换为timestamp值
timestamp1 = stmp1.timestamp()
timestamp2 = stmp2.timestamp()
### 输出结果
print("strptime结果：", timestamp1)
print("strptime结果：", timestamp2)
输出结果为：
strptime结果： 2016-11-11 16:23:11
strptime结果： 2016-11-11 16:23:11
可以看到，两个datetime对象经过转换后，它们的timestamp值相同。注意，在使用datetime.strptime方法将日期时间字符串转换为datetime对象时，如果指定了日期时间格式，则要使用相同的格式进行转换，否则可能会导致timestamp值不同。
ChatGLM
这是因为 datetime.datetime.strptime() 和 pd.to_datetime() 两个函数对时间字符串的解析方式不同所导致的。
datetime.datetime.strptime() 函数是 Python 标准库中的日期时间函数，它将时间字符串解析为 Python 内置的 datetime 对象。该函数的参数中，时间格式字符串需要按照 %Y-%m-%d %H:%M:%S 的格式进行传递。
而 pd.to_datetime() 函数是 Pandas 库中的日期时间函数，它将时间字符串解析为 Pandas 的 Timestamp 对象。该函数的参数中，时间格式字符串需要按照 %Y-%m-%d %H:%M:%S 的格式进行传递，并且需要先使用 pandas.to_datetime() 函数将时间字符串转换为 datetime64 类型。
因此，如果要让这两个函数输出相同的时间戳值，需要将时间字符串按照相同的格式进行传递，并且使用 pandas.to_datetime() 函数将时间字符串转换为 datetime64 类型。如下所示：
tm = '2015-11-13 00:00:00'
stmp1 = datetime.datetime.strptime(tm, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
stmp2 = pandas.to_datetime(tm)
print(stmp1.timestamp())
print(stmp2.timestamp())
输出结果：
1447344000.0
1447344000.0