在pandas中，时间序列的数据结构主要有两种：Timestamp和Period。
1. Timestamp:
Timestamp是pandas中的一个类，用于表示单个时间点。它类似于Python的datetime对象，但增加了更多的功能和灵活性。Timestamp可以精确到纳秒，并且可以处理各种各样的日期和时间格式。Timestamp对象可以直接从字符串创建，也可以通过Python的datetime对象创建。
例如：
```python
import pandas as pd
# 从字符串创建Timestamp
pd.Timestamp('2020-05-03 12:00:00')
# 从datetime创建Timestamp
from datetime import datetime
dt = datetime(2020, 5, 3, 12, 0)
pd.Timestamp(dt)
```
2. Period:
Period是pandas中的另一个类，用于表示一段时间间隔。它包含了一个开始时间和一个结束时间，以及这个时间间隔的时间单位（如年、月、日等）。Period通常用于表示周期性的事件，如每季度的销售额，每月的降雨量等。
例如：
```python
# 创建一个表示2020年第二季度的Period
pd.Period('2020Q2', freq='Q')
# 创建一个表示2020年5月的Period
pd.Period('May 2020', freq='M')
```
总的来说，Timestamp和Period都是pandas中用于处理时间序列数据的重要工具。Timestamp主要用于表示单个时间点，而Period则主要用于表示一段时间间隔。
