Python pandas数据帧转换为unixtime [重复]答案

【问题标题】：Python pandas dataframe conversion to unixtime [duplicate]Python pandas数据帧转换为unixtime [重复]
【发布时间】：2020-05-27 20:43:47
【问题描述】：

我想在 unix 时间戳中转换格式为 yyyy=year, mm=month, dd=day, hh=hour, nn=minute 的日期。我试过了：

df_out['unixtime'] = datetime(df_out['yyyymmddhhmm'].dt.year.to_numpy(),df_out['yyyymmddhhmm'].dt.month.to_numpy(),df_out['yyyymmddhhmm'].dt.day.to_numpy(),df_out['yyyymmddhhmm'].dt.hour.to_numpy(),df_out['yyyymmddhhmm'].dt.minute.to_numpy()).timestamp()

但我收到了错误消息：

TypeError：只有 size-1 的数组可以转换为 Python 标量

我做错了什么？

非常感谢任何帮助！

问候，亚历山大

【问题讨论】：

请与预期输出共享数据框的示例输入。
请与我们分享输入

标签： python pandas dataframe unix-timestamp

【解决方案1】：

officially 推荐的方法是减去纪元，然后除以“单位”（1 秒）：

df = pd.DataFrame({'yyyymmddhhmm': pd.to_datetime(['20201108121314', '20201109121314'])})

df['unixtime'] = (df.yyyymmddhhmm - pd.Timestamp('1970-01-01')) // pd.Timedelta('1s')

结果：

         yyyymmddhhmm    unixtime
0 2020-11-08 12:13:14  1604837594
1 2020-11-09 12:13:14  1604923994

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 pandas 库为日期创建单列

 df_out['date_format'] = pd.to_datetime(df_out['date_time_column'], format='%Y%m%d%H%M')

然后您可以创建由年、月、日、小时信息组成的新列

pd.DatetimeIndex(df_out['date_format']).year 
pd.DatetimeIndex(df_out['date_format']).month 
pd.DatetimeIndex(df_out['date_format']).day 
pd.DatetimeIndex(df_out['date_format']).hour

【讨论】：