正確答案是：B: pd.to_datetime()

分析：
在pandas中，將字符型日期轉換為datetime型是一個常見的操作，這有助于進行時間序列分析和處理。以下是對各個選項的分析：

A: pd.to_timestamp()
這個選項實際上是一個錯誤的拼寫。在pandas中，并不存在`pd.to_timestamp()`這個函數(shù)。可能是混淆了`pd.Timestamp()`，但`pd.Timestamp()`用于創(chuàng)建單個時間戳對象，而不是用于轉換整個Series。

B: pd.to_datetime()
這是正確的選項。`pd.to_datetime()`函數(shù)用于將各種格式的日期字符串或數(shù)字轉換為pandas的datetime對象。它可以處理單個日期字符串、列表、數(shù)組或Series對象，是非常靈活和常用的函數(shù)。

C: pd.resample()
`pd.resample()`用于重新采樣時間序列數(shù)據(jù)，它并不是用于將字符型日期轉換為datetime型。它通常用于對已經(jīng)是時間序列的DataFrame或Series進行頻率轉換。

D: pd.to_time()
這個選項是不存在的。pandas中并沒有`pd.to_time()`函數(shù)。

因此，B: pd.to_datetime() 是將字符型日期Series對象轉化為datetime型Series對象的正確方法。