自Epoch以来如何将Pandas Timestamp转换为nano？答案

【问题标题】：How to convert Pandas Timestamp into nano since Epoch?自Epoch以来如何将Pandas Timestamp转换为nano？
【发布时间】：2016-12-18 08:05:34
【问题描述】：

自 Epoch 以来将 Pandas Timestamp 转换为 nano 的最有效方法是什么？

import pandas as pd
ns = 1470924597871000000   
timestamp = pd.to_datetime(ns, unit="ns")

那么怎么做

timestamp => 1470924597871000000  ns???

【问题讨论】：

标签： python-3.x datetime pandas epoch

【解决方案1】：

通过unit='ns'指定单元类型：

In [46]:
ns = 1470924597871000000   
timestamp = pd.to_datetime(ns, unit='ns')
timestamp

Out[46]:
Timestamp('2016-08-11 14:09:57.871000')

但是除非你追求别的东西，否则这似乎可以正常工作而不通过这个？

可以使用timestamp()获取时间戳值：

In [50]:
timestamp.timestamp()

Out[50]:
1470920997.871

【讨论】：

【解决方案2】：

对我来说，使用参数unit 效果很好，但令人惊讶的是没有参数：

import pandas as pd
ns = 1470924597871000000  

timestamp1 = pd.to_datetime(ns)
print (timestamp1)
2016-08-11 14:09:57.871000

timestamp = pd.to_datetime(ns, unit='ns')
print (timestamp)
2016-08-11 14:09:57.871000

如果需要从时间戳转换为纪元：

print (timestamp.value)
1470924597871000000

【讨论】：

谢谢！！只是找不到值的文档

【解决方案3】：

你可以通过它的值来访问它：

import pandas as pd
ns = 1470924597871000000   
timestamp = pd.to_datetime(ns)
timestamp.value
Out: 1470924597871000000

【讨论】：