在Python中将一列yyyy-mm-dd datetime转换为unix时间纪元答案

【问题标题】：Convert a column of yyyy-mm-dd datetimes to linux time epoch in Python在Python中将一列yyyy-mm-dd datetime转换为unix时间纪元
【发布时间】：2019-01-16 12:08:35
【问题描述】：

在 python 3.6.0 和 pandas 0.20.0 中

有一个日期列yyyy-mm-dd

date
2017-08-16
2017-08-17
2017-08-18

这里有同样的问题

Convert a column of datetimes to epoch in Python

但遗憾的是，帖子中的解决方案都不起作用

df['date']=df['date'].astype('int64')//1e9

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '2017-08-16'


df['date']=(df['date'] - dt.datetime(1970,1,1)).dt.total_seconds()

NameError: name 'dt' is not defined

有什么想法吗？谢谢。

【问题讨论】：

错误提示：您的列是一个字符串，您没有正确导入。
这就是为什么制作一个最小的可重现示例很重要。
第二个错误可能是因为您忘记导入正确的模块（即import datetime as dt 或如果您有import datetime 则将dt 重命名为日期时间）

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

尝试使用 pd.DateTimeIndex 并乘以 1000 以使其变为毫秒（如果需要以秒为单位，您可以忽略乘法）

  df['Date'] = (pd.DatetimeIndex(df['Date']).astype(np.int64) // 10**9) * 1000

print(df)

         Date
1502841600000
1502928000000
1503014400000

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将其转换为datetime 并使用timestamp()，而不是手动操作

类似的东西。

from datetime import datetime

s = '2017-08-16'
epoch = datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d").timestamp()
print(epoch)
# Output -- 1502821800.0

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个：

from datetime import datetime as dt

# String for the date
s = '2017-08-16'

#Convert string to datetime
s_dt = dt.strptime(s, '%Y-%m-%d')

#Initialize epoch
epoch = dt.utcfromtimestamp(0)

#Get your difference from epoch in ms
linux_time = (s_dt - dt.utcfromtimestamp(0)).total_seconds()*1000

#Your output
linux_time
1502841600000.0

这是单个日期对象的代码。您可以创建一个函数并使用 lambda 将其应用于 pandas 列。

希望这会有所帮助。

【讨论】：