如何在 Python Pandas 中的新列中将字符串日期列转换为时间戳

Question

我有以下示例数据框：

d = {'col1': ["2022-05-16T12:31:00Z", "2021-01-11T11:32:00Z"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

    col1
0   2022-05-16T12:31:00Z
1   2021-01-11T11:32:00Z

我需要第二列（比如 col2），它会为来自 col1 的每个 col1 日期字符串值提供相应的时间戳值。

如何在不使用 for 循环的情况下做到这一点？

Answer 1

让我们试试to_datetime

df['col2'] = pd.to_datetime(df['col1'])
df
Out[614]: 
                   col1                      col2
0  2022-05-16T12:31:00Z 2022-05-16 12:31:00+00:00
1  2021-01-11T11:32:00Z 2021-01-11 11:32:00+00:00

更新

st = pd.to_datetime('1970-01-01T00:00:00Z')
df['unix'] = (pd.to_datetime(df['col1'])- st).dt.total_seconds()
Out[632]: 
0    1.652704e+09
1    1.610365e+09
Name: col1, dtype: float64

Answer 2

也许试试这个？

import pandas as pd
import numpy as np

d = {'col1': ["2022-05-16T12:31:00Z", "2021-01-11T11:32:00Z"]}
df = pd.DataFrame(data=d)

df['col2'] = pd.to_datetime(df['col1'])
df['col2'] = df.col2.values.astype(np.int64) // 10 ** 9

df

如何在 Python Pandas 中的新列中将字符串日期列转换为时间戳

How to convert string date column to timestamp in a new column in Python Pandas

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