datetime 和 pandas 之间的 Unix Epoche 值不匹配

Question

我将没有时区信息的日期时间对象存储在 pandas 数据框中。检索时间戳信息时，时间戳与从原始日期时间对象中获取的时间戳不同。

import pandas as pd
from datetime import datetime

dt = datetime.now()
print(dt)
print(dt.timestamp())

df = pd.DataFrame(data=[(dt)],columns=["date"])
print(df)

epoche_from_pandas = df.date.apply(lambda x: x.timestamp()).values[0]
print(epoche_from_pandas)

打印 pandas 数据框显示相同的日期时间字符串，但纪元值不同。两个时间戳都偏移了 3600 秒，这相当于我当地的时区差异（+1 小时）。

2020-03-20 01:05:05.457290

1584662705.45729

2020-03-20 01:05:05.457290

1584666305.45729

我的假设是 pandas 使用它自己的内部表示，忽略纪元值（可能使用年、月、日、小时...组件创建）并以 unix 时间打印（未本地化） .这意味着虽然两个打印语句都产生相同的字符串，但 pandas 时间实际上提前 1 小时，因为它反映了通常滞后 1 小时的 unix。

以上是否正确？

Answer 1

从技术上讲，这还不是问题的解决方案，但我发现了一段更清晰的代码，它似乎复制了这个问题：

from datetime import datetime

import pandas as pd

dt = datetime.now()
print(f"dt: {dt}")
print(f"dt timestamp: {dt.timestamp()}\n")

pd_ts = pd.Timestamp(dt)
print(f"pd Ts: {pd_ts}")
print(f"pd Ts .timestamp(): {pd_ts.timestamp()}")

print(dt.timestamp() - pd_ts.timestamp())

输出：

dt: 2020-03-19 21:06:12.627798
dt timestamp: 1584666372.627798

pd Ts: 2020-03-19 21:06:12.627798
pd Ts .timestamp(): 1584651972.627798
14400.0

Answer 2

使用 to_pydatetime() 将数据转换为 python 日期时间对象，然后 timestamp() returns 相同的值。

import pandas as pd
from datetime import datetime

dt = datetime.now()
print(dt)
print(dt.timestamp())

df = pd.DataFrame(data=[(dt)],columns=["date"])
print(df)

epoche_from_pandas = df.date.apply(lambda x: x.to_pydatetime().timestamp()).values[0]
print(epoche_from_pandas)

结果：

2020-03-19 21:20:56.633482
1584667256.633482
                        date
0 2020-03-19 21:20:56.633482
1584667256.633482

datetime 和 pandas 之间的 Unix Epoche 值不匹配

Unix Epoche value mismatch between datetime and pandas

python

datetime

epoch

pandas