Python中如何将日期时间转换为Timestamp？含特定格式数据集日期列转换问题

针对你这种MM/DD/YYYY HH:MM:SS AM/PM的特定格式，不管是单条数据还是批量数据集，都可以精准处理：

用pandas处理数据集（推荐） #

这是最适合批量处理的方式，直接指定format参数明确日期格式，避免自动识别出错：

import pandas as pd

# 假设你的数据集结构如下
df = pd.DataFrame({
    "date": ["1/1/2016 1:00:00 AM", "12/31/2016 11:59:59 PM", "6/15/2016 3:45:00 PM"]
})

# 转换为pandas Timestamp列
df["timestamp_col"] = pd.to_datetime(df["date"], format="%m/%d/%Y %I:%M:%S %p")

# 如果需要Unix时间戳（秒数），添加这一列
df["unix_ts"] = df["timestamp_col"].apply(lambda x: x.timestamp())

这里的格式符对应解释：

• %m：月份（支持1位或2位，比如1或01）
• %d：日期（同样支持1位或2位）
• %Y：4位年份
• %I：12小时制的小时数（1-12）
• %M：分钟数
• %S：秒数
• %p：AM/PM标识（和字符串里的大小写对应即可）

原生Python处理单条数据 #

如果只是处理单个这种格式的字符串，用datetime.strptime就能搞定：

from datetime import datetime

date_str = "1/1/2016 1:00:00 AM"
dt_obj = datetime.strptime(date_str, "%m/%d/%Y %I:%M:%S %p")
timestamp = dt_obj.timestamp()
print(timestamp)  # 输出：1451606400.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17488887