将一列日期时间转换为Python中的纪元

Question

我目前遇到了Python问题。我有一个Pandas DataFrame，其中一列是一个带日期的字符串。 格式为：

“％Y-％m-％d％H：％m：00.000”。例如：“2011-04-24 01：30：00.000”

我需要将整列转换为整数。我试图运行这个代码，但它非常慢，我有几百万行。

for i in range(calls.shape[0]): 
     calls['dateint'][i] = int(time.mktime(time.strptime(calls.DATE[i], "%Y-%m-%d %H:%M:00.000"))) 

你们知道如何将整列转换为纪元时间吗？

在此先感谢！

Answer 1

转换使用to_datetime字符串为datetime，然后减去日期时间1970-1-1，并呼吁dt.total_seconds()：

In [2]: 
df = pd.DataFrame({'date':['2011-04-24 01:30:00.000']}) 
df 

Out[2]: 
         date 
0 2011-04-24 01:30:00.000 

In [3]: 
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 
df 

Out[3]: 
       date 
0 2011-04-24 01:30:00 

In [6]:  
(df['date'] - dt.datetime(1970,1,1)).dt.total_seconds() 

Out[6]: 
0 1303608600 
Name: date, dtype: float64 

你可以看到，这个转换值重新产生相同的时间：

In [8]: 
pd.to_datetime(1303608600, unit='s') 

Out[8]: 
Timestamp('2011-04-24 01:30:00') 

因此您可以添加新列或覆盖：

In [9]: 
df['epoch'] = (df['date'] - dt.datetime(1970,1,1)).dt.total_seconds() 
df 

Out[9]: 
       date  epoch 
0 2011-04-24 01:30:00 1303608600 

编辑

更好的方法，通过@Jeff建议：

In [3]: 
df['date'].astype('int64')//1e9 

Out[3]: 
0 1303608600 
Name: date, dtype: float64 

In [4]: 
%timeit (df['date'] - dt.datetime(1970,1,1)).dt.total_seconds() 
%timeit df['date'].astype('int64')//1e9 

100 loops, best of 3: 1.72 ms per loop 
1000 loops, best of 3: 275 µs per loop 

你也可以看到，它是显著快