时间戳转换未能产生预期结果答案

【问题标题】：Timestamp conversion failing to produce desired result时间戳转换未能产生预期结果
【发布时间】：2016-11-10 04:05:30
【问题描述】：

我有一个带有日期和时间列等的 pandas 数据框，我正在尝试将两列都转换为具有微秒精度的 Unix 时间戳，这样我就可以将数据框转储到numpy 内存映射文件（它需要浮点数，或者至少不需要日期对象，所以它是必不可少的）。

所以没有数据框，只使用字符串，我得到以下内容：

DT = '2014-10-01 00:00:07.082000'

UX= time.mktime(datetime.datetime.strptime(DT, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').timetuple())
print UX
>>> 1412118007.0

tm = datetime.datetime.fromtimestamp(UX)
print tm
>>>2014-10-01 00:00:07

那么我如何包含带有时间戳的微秒？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 datetime pandas time

【解决方案1】：

这样就可以了 =)

from datetime import datetime


DT = '2014-10-01 00:00:07.082000'

UX = datetime.strptime(DT, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

print UX
>>> 2014-10-01 00:00:07.082000

【讨论】：

这不是时间戳，而是一个日期时间对象，不能从 .npy 文件中存储和读取。

【解决方案2】：

您可以使用ns 精度转换为np.int64 用于unix 时间：

df = pd.DataFrame({'A':['2014-10-01 00:00:07.082000', '2014-10-01 00:00:07.082000']})
print (df)
                            A
0  2014-10-01 00:00:07.082000
1  2014-10-01 00:00:07.082000

df['A'] = pd.to_datetime(df.A)

df['B'] = df.A.astype(np.int64)
df['C'] = pd.to_datetime(df.B, unit='ns')
print (df)
                        A                    B                       C
0 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082000000 2014-10-01 00:00:07.082
1 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082000000 2014-10-01 00:00:07.082

对于ms 精度使用：

df['B'] = (df.A.astype(np.int64) // 10**6)
df['C'] = pd.to_datetime(df.B, unit='ms')
print (df)
                        A              B                       C
0 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082 2014-10-01 00:00:07.082
1 2014-10-01 00:00:07.082  1412121607082 2014-10-01 00:00:07.082

【讨论】：