如何使用 Pandas 将纳秒的时间戳转换为秒？答案

【问题标题】：How do you convert a timestamp with nano-seconds to just seconds with Pandas?如何使用 Pandas 将纳秒的时间戳转换为秒？
【发布时间】：2021-01-09 22:16:11
【问题描述】：

我有一个位于 ElasticSearch 集群中的 Windows 事件日志。我正在使用 Pandas 通过 API 查询 ES。日期时间字段的输出最初是一个“对象”。使用 pandas.to_datetime 我已成功将其转换为“datetime64[ns, UTC]”的 Dtype。

但是，字段中的数据格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss+00:00。

我不想要“+00:00”部分。我试过 pandas.to_datetime 格式无济于事。这是我转换对象的方式。

services["datetime"]=pd.to_datetime(services["datetime"])

这里是现场输出，2020-08-31 11:02:03+00:00 这是所需的输出，08/31/2020 11:02:03

不知道怎么去。

【问题讨论】：

标签： python pandas jupyter-notebook

【解决方案1】：

还有一步：

services["datetime"] = pd.to_datetime(services["datetime"])
services["datetime"] = services["datetime"].dt.strftime("%m/%d/%Y %H:%M:%S")

【讨论】：

谢谢。我发现这是为了删除时区。 type_10_df["datetime"]=type_10_df["datetime"].dt.tz_localize(None)

【解决方案2】：

这不是纳秒，而是时区。它是 pandas 日期时间的一部分，+00:00 仅表示它是 UTC 时间。

有多种方法可以消除 pandas 的时区意识。看看这些问题：

How to remove timezone from a Timestamp column in a pandas dataframe

Strip timezone info in pandas

Convert pandas timezone-aware DateTimeIndex to naive timestamp, but in certain timezone

【讨论】：

谢谢！我最终使用了这个...type_10_df["datetime"]=pd.to_datetime(type_10_df["datetime"])type_10_df["datetime"]=type_10_df["datetime"].dt.tz_localize(None)