为何Python datetime与pandas to_datetime转换同一时间戳结果不同？

这个差异的核心原因是两个方法默认使用的时区不同，具体拆解如下：

• 对于 pd.to_datetime(1523808011.979, unit='s')：
  pandas 默认将Unix时间戳（以秒为单位）解析为UTC时区的时间，返回的是不带时区标记的Timestamp对象（naive timestamp）。你得到的2018-04-15 16:00:11.979000其实是UTC标准时间。

• 对于 dt.datetime.fromtimestamp(1523808011.979).isoformat()：
  Python标准库的datetime.fromtimestamp()默认会用你的本地系统时区解析时间戳。从结果反推，你的系统时区应该是东八区（UTC+8）——把UTC时间16:00加上8小时，就得到了次日的00:00:11.979，也就是2018-04-16T00:00:11.979000。

验证&统一结果的方法 #

如果想让两个方法返回一致的结果，可以做如下调整：

1. 让pandas适配本地时区解析：

import pandas as pd
# 先解析为UTC，再转换到东八区（以上海时区为例）
pd.to_datetime(1523808011.979, unit='s').tz_localize('UTC').tz_convert('Asia/Shanghai')
# 结果会是 Timestamp('2018-04-16 00:00:11.979000+0800', tz='Asia/Shanghai')

2. 让datetime用UTC时区解析：

import datetime as dt
dt.datetime.utcfromtimestamp(1523808011.979).isoformat()
# 结果会是 '2018-04-15T16:00:11.979000'，和pandas初始结果一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xiang Yang