如何将DataFrame列原地转换为Pandas Timestamps类型？

你不需要专门找针对pd.Timestamp的特殊转换方法，pandas 本身的 datetime 类型和pd.Timestamp是原生配套的：

• 列层面以datetime64[ns]（numpy 提供的底层存储格式）存储，保证向量化操作的性能
• 你访问列中任意单个值时，返回的对象默认就是pd.Timestamp类型，完全符合你的使用需求

最优原地转换实现 #

针对你给出的2022-06-03T00:00:00.000Z格式（带Z后缀的UTC标准时间字符串），直接用pd.to_datetime()转换即可，加上utc=True参数可以正确识别时区，避免解析警告：

# 将your_column替换为你实际的列名
df['your_column'] = pd.to_datetime(df['your_column'], utc=True)

转换后可以验证取值类型：

# 取列中第一个值查看类型
type(df['your_column'].iloc[0])
# 输出结果为 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp

补充：转换后列的dtype会显示为datetime64[ns, UTC]，这是pandas 时间类型的正常存储形式，所有pd.Timestamp支持的方法、属性都可以正常在列上向量化调用，不需要额外处理。

非必要不推荐的写法 #

如果你一定要显式将每个元素逐个转为pd.Timestamp，可以用apply实现，但该写法是逐行循环执行，数据量超过10万行时性能会远差于上面的向量化写法：

df['your_column'] = df['your_column'].apply(pd.Timestamp)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者orome