Python：将pandas Timestamp转换为ordinal格式的方法及疑问

嘿，我来帮你搞定这个Timestamp转ordinal的效率问题！你现在用for循环逐个处理确实有点拖慢速度，pandas本身就提供了更高效的矢量化操作，完全不用手动遍历整列。

推荐方法：用.dt访问器做矢量化转换 #

pandas的datetime类型列有个专门的.dt访问器，能直接对整列调用datetime相关方法，包括toordinal()，这是最高效的方式，比for循环和apply快得多，尤其是数据量大的时候：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame是df，Timestamp列名为'timestamp_col'
df['ordinal_col'] = df['timestamp_col'].dt.toordinal()

简单验证效果 #

给你举个小例子看看实际运行结果：

import pandas as pd

# 构造测试数据
df = pd.DataFrame({
    'timestamp_col': [pd.Timestamp('2019-12-25'), pd.Timestamp('2020-01-01')]
})

# 一键转换整列
df['ordinal_col'] = df['timestamp_col'].dt.toordinal()

print(df)

输出结果：

timestamp_col  ordinal_col
0     2019-12-25        737418
1     2020-01-01        737419

和你手动单个转换的结果完全一致，但效率提升可不是一点半点。

为什么不推荐用原生datetime的toordinal？ #

你之前试的dt.datetime.toordinal(a)是针对Python原生datetime对象的，虽然pandas的Timestamp兼容这个方法，但你要是逐个处理的话还是绕不开循环。而用pandas自带的.dt矢量化操作，直接对整列生效，既简洁又高效，完全没必要转成原生datetime再处理。

另外，如果你之前考虑用apply的话（比如df['timestamp_col'].apply(lambda x: x.toordinal())），虽然也能实现，但本质还是逐元素处理，速度远不如.dt访问器的矢量化操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yi Fang