如何将Pandas DataFrame中的日期时间列转换为秒级时间戳

针对你的Pandas DataFrame中live.updated列的需求，直接用Pandas内置的datetime处理方法就能解决，步骤如下：

1. 确保列是带时区的datetime类型 #

如果你的live.updated列是字符串格式（比如示例中的ISO 8601格式），先将其转换为Pandas带时区的datetime类型：

import pandas as pd

# 转换为带UTC时区的datetime列
df['live.updated'] = pd.to_datetime(df['live.updated'], utc=True)

如果你的数据包含其他时区，pd.to_datetime会自动识别时区信息，无需额外指定。

2. 转换为秒级时间戳 #

使用Pandas的.dt.timestamp()方法，直接将带时区的datetime转换为从1970-01-01 UTC开始计算的秒级时间戳：

# 添加新列存储秒级时间戳
df['timestamp_seconds'] = df['live.updated'].dt.timestamp()

这个方法会自动处理时区转换，不管原时间的时区是什么，都会输出正确的UTC时间戳。

示例验证 #

对于你提供的示例数据：

• 2022-10-11T17:45:54+00:00 转换后的秒级时间戳为 1665510354
• 2022-10-11T17:46:19+00:00 转换后的秒级时间戳为 1665510379

替代方法 #

如果需要整数类型的时间戳，可以用如下方式：

df['timestamp_seconds'] = (df['live.updated'].astype('int64') // 10**9).astype(int)

这里利用Pandas存储datetime为纳秒级整数的特性，除以10^9得到秒数并转为整数。

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