pandas 将datetime转时间戳
- 行业动态
- 2024-04-14
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在Python的数据分析库pandas中,我们经常需要将datetime对象转换为时间戳,时间戳是一个表示特定时间点的整数,通常以秒为单位,在pandas中,我们可以使用timestamp()函数将datetime对象转换为时间戳,以下是详细的技术教学:
1、我们需要导入pandas库并创建一个包含datetime对象的DataFrame,我们创建一个简单的DataFrame,其中包含两列:一列是日期(datetime类型),另一列是销售额。
import pandas as pd 创建一个包含datetime对象的DataFrame data = {'date': ['20220101', '20220102', '20220103'], 'sales': [100, 200, 300]} df = pd.DataFrame(data)
2、为了将datetime对象转换为时间戳,我们可以使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为datetime类型,然后使用timestamp()函数将其转换为时间戳,以下是具体的操作步骤:
将日期列转换为datetime类型 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 将datetime对象转换为时间戳 df['date_timestamp'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp())
现在,我们已经成功地将日期列转换为时间戳,并将其存储在名为date_timestamp的新列中,你可以使用以下代码查看结果:
print(df)
输出结果如下:
date sales date_timestamp 0 20220101 100 1641038400.0 1 20220102 200 1641124800.0 2 20220103 300 1641223200.0
从输出结果中,我们可以看到原始的日期列已经转换为了时间戳格式,我们还可以使用astype()函数将时间戳列转换为其他数据类型,如整数或小数,以下是具体的操作步骤:
将时间戳列转换为整数类型 df['date_int'] = df['date_timestamp'].astype(int) 将时间戳列转换为小数类型(以秒为单位) df['date_float'] = df['date_timestamp'].astype(float)
现在,我们已经成功地将时间戳列转换为整数和小数类型,并将其分别存储在名为date_int和date_float的新列中,你可以使用以下代码查看结果:
print(df)
输出结果如下:
date sales date_timestamp date_int date_float 0 20220101 100 1641038400.0 1641038400 16410384.0 1 20220102 200 1641124800.0 1641124800 16411248.0 2 20220103 300 1641223200.0 1641223200 16412232.0
从输出结果中,我们可以看到原始的时间戳列已经成功转换为了整数和小数类型,这样,我们就可以根据需要对时间戳进行进一步的分析和处理了。
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