如何查找pandas.Timestamp支持的完整可接受输入格式列表？

pandas.Timestamp 是功能强大、解析灵活的时间处理工具，可兼容多类常见时间戳、日期时间格式，典型自动解析效果如下：

In [38]: pd.Timestamp('2020')
Out[38]: Timestamp('2020-01-01 00:00:00')

In [39]: pd.Timestamp('2020-02')
Out[39]: Timestamp('2020-02-01 00:00:00')

In [40]: pd.Timestamp('2020Q1')
Out[40]: Timestamp('2020-01-01 00:00:00')

目前官方文档没有对外公布Timestamp自动解析支持的完整格式清单，其解析核心基于ISO 8601日期标准、dateutil通用解析规则，叠加pandas自定义的季度类周期格式适配。为了避免歧义引发的误解析，自动解析逻辑不会对存在多重解释可能的字符串做猜测匹配，因此部分预期可识别的输入会直接抛出解析错误：

In [41]: pd.Timestamp('202003')  # expecting 2020-03-01
ValueError: could not convert string to Timestamp

In [42]: pd.Timestamp('2020H2')  # expecting 2020-07-01, i.e. 2020 second half (start)
ValueError: could not convert string to Timestamp

针对这类无法自动解析的场景，可通过显式指定解析规则得到预期结果：

• 无分隔符的年月类字符串（如202003）：传入format参数明确字符串格式，执行pd.Timestamp('202003', format='%Y%m')即可得到2020-03-01 00:00:00的正确结果
• 半年度类自定义周期标识（如2020H2）：这类业务常用的周期标识不属于Timestamp原生识别范围，可提前做简单的字符串映射（将H1替换为Q1、H2替换为Q3），再借助pandas的周期对象解析，执行pd.Period('2020Q3', freq='2Q').start_time即可拿到2020年下半年首日的时间戳。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fei Liu